搜索到739篇“ 扰动识别“的相关文章
- 基于深度学习的复合电能质量扰动识别方法
- 2024年
- 精准的电能质量扰动识别是对电能质量扰动事件发生后需要解决的主要问题之一,这对划分责任和加快电力市场化进程均具有重要意义,而海量的电能质量监测数据则为电能质量扰动识别提供了条件与机遇。不同的电能质量扰动类型,其电气特征上也存在区别,故可利用不同电能质量扰动波形之间的差异来区分电能质量扰动类型。结合深度学习理论,建立一种基于双向独立循环神经网络的复合电能质量扰动识别方法,通过提取电能质量扰动信号的本质特征量,建立输入序列与输出序列之间的内在对应关系,克服了分析结果对物理特征量的依赖性,提升了电能质量扰动识别准确率。实验结果表明,所提方法可以有效应对复合电能质量扰动的多样性问题,可以直接从原始的底层数据中自主学习复合电能质量扰动信号中所隐藏的本质特征量,识别准确率高。
- 邓亚平贾颢张晓晖同向前王璐
- 关键词：电能质量扰动识别
- 电能质量扰动识别方法、装置、设备、介质和产品
- 本申请涉及一种电能质量扰动识别方法、装置、设备、介质和产品。所述方法包括：获取目标采样时刻的电流采样信号和电压采样信号，并根据电流采样信号和电压采样信号，得到目标采样时刻对应的目标利萨茹曲线；若目标利萨茹曲线满足预设的扰...
- 杨英杰习伟蔡田田刘德宏于杨王逸兴
- 基于集成算法的相机扰动识别方法与装置
- 本发明公开了基于集成算法的相机扰动识别方法与装置，涉及扰动识别技术领域，方法包括：采集包含相机扰动的图像数据集合，记录所述图像数据集合的相机运动参数；获取标准图像集合；对所述标准图像集合进行多层次特征提取，获取多个特征集...
- 闫军项炎平
- 基于马尔可夫变迁场和EfficientNet的复合电能质量扰动识别
- 2024年
- 新型电力系统中电能质量扰动问题愈加复杂和严重,多种电能质量扰动同时出现,导致传统算法识别准确率降低。提出一种基于马尔可夫变迁场和EfficientNet的复合电能质量扰动识别算法。采用马尔可夫变迁场将电能质量扰动信号可视化映射为二维特征图像;通过EfficientNet卷积神经网络处理图像数据,实现扰动信号的特征提取;利用神经架构搜索自动调节卷积神经网络超参数进行网络训练,建立电能质量扰动分类识别模型。仿真结果表明,所提方法能够准确高效地提取扰动信号特征,对复合电能质量扰动分类效果好且抗噪声能力强。
- 付宽王洪新刘杰郭靖唐志勇欧洋陈家乐
- 关键词：电能质量电能质量扰动识别卷积神经网络特征提取模式识别
- 基于多尺度TCN与多头自注意力机制的石化行业电能质量扰动识别方法
- 本发明涉及电网电能质量扰动识别技术领域，具体涉及基于多尺度TCN与多头自注意力机制的石化行业电能质量扰动识别方法，包括以下步骤：S1，电能质量扰动分类：将电能质量扰动分为单一扰动和复合扰动，获取并预处理单一电能质量扰动波...
- 赵二岗邢勐田浩李凯谭辉磊
- 基于IGWO-KELM的复合电能质量扰动识别
- 2024年
- 为了提高复合电能质量扰动(power quality disturbance,PQD)识别结果的正确率,提出了一种基于改进灰狼优化(improved grey wolf optimization,IGWO)算法核极限学习机(kernel extreme leavning madine,KELM)的复合PQD识别方法。利用S变换获得复合PQD信号的特征量,以此作为复合PQD识别模型的输入量。采用精英反向学习、自适应收敛系数和柯西变异这3种策略对灰狼优化算法进行改进,得到全局搜索性能更好的IGWO算法。采用IGWO算法对KELM的核系数和惩罚参数进行优化,建立了基于IGWO-KELM的复合PQD识别模型。仿真分析结果表明,该模型识别的准确率高达98.10%,识别效果明显优于其他方法。
- 万文欣陈柏寒杨威何诗雨刘闯
- 关键词：正确率
- 基于PRSGMD-XGBoost的光伏直流电能质量扰动识别
- 2024年
- 光伏电网受天气因素和非线性负载等影响,直流电信号中存在的扰动成分使得电能质量评估的准确性难以保障。利用复合多尺度模糊熵可克服光伏直流电信号初始单分量相似性度量突变的问题,构建了正则化CMFE算子评估各初始单分量重构后的复杂度并约束残余量能量最小,从而实现电信号和噪声等扰动的准确分离,在此基础上,提出了基于部分重构辛几何模态分解(PRSGMD)的光伏直流电信号自适应去噪方法,结合极限梯度提升机(XGBoost)可有效挖掘特征与暂态稳定性之间关系的优势,实现了光伏直流电信号中复合扰动的分离和识别。
- 朱宪宇熊婕李庆先刘良江左从瑞刘青
- 关键词：光伏电能质量扰动识别
- 基于ISSA-XGBoost的电能质量扰动识别方法研究
- 2024年
- 针对传统电能质量扰动(power quality disturbances,PQDs)识别中特征提取有冗余,识别精度不高等问题,提出了一种基于改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)优化特征选择和极致梯度提升(eXtreme gradient boosting,XGBoost)的电能质量扰动识别方法。首先对电能质量扰动信号进行S变换,提取61种电能质量特征。再通过ISSA同时选择最优特征子集和XGBoost中最优参数,剔除冗余特征,提高识别精度。最后根据优化后的最优特征子集和XGBoost实现电能质量扰动的识别。仿真结果表明,所提出的方法能有效选择最优特征子集,对噪声环境下的19种电能质量扰动信号进行高效识别,并且具有较高的识别精度。
- 商立群李朝彪邓力文郝天奇刘晗
- 关键词：电能质量扰动识别
- 基于调制宽频模态分解和局部保持投影特征融合的光伏直流电能质量扰动识别
- 2024年
- 光伏直流系统中的非线性负载可能导致直流电信号出现纹波、突变和噪声等扰动,而现有时频分析方法如变分模态分解等对光伏直流电信号进行分解时易产生误差。本文在宽带模式分解的基础上,采用基于调制差分算子的调制宽频模态分解(MBMD)对光伏直流电信号进行去噪,以减小分解误差。首先采用MBMD对直流电信号进行自适应分解,然后结合局部保持投影(LPP)算法进行特征融合,最后采用反向传播(BP)人工神经网络模型实现直流电能质量智能识别。仿真和实验分析表明,本文提出的方法可准确识别不同类型的光伏直流电能质量扰动。
- 熊婕朱宪宇王娜刘良江李庆先
- 关键词：扰动识别
- 多源信号特征融合的电能质量扰动识别
- 2024年
- 为了解决风能、太阳能等可再生能源输出的不稳定性和间歇性给电能质量带来的问题,提出多源信号特征融合的电能质量扰动识别方法.该方法引入电流信息增强扰动特征,为解决电能质量扰动识别提供了新的视角.算例分析结果表明:相对于其他2种方法,该文方法的4个评价指标(准确率、精确率、召回率和F1分数)均最高.因此,该文方法具有优越性.
- 陈思源程志友程志友胡乐乐
- 关键词：电能质量扰动
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- 作品数：121被引量：577H指数：13
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- 供职机构：东北电力大学
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