电能质量扰动

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基于时序二维变换和多尺度Transformer的电能质量扰动分类方法
《电力系统自动化》2025年第7期198-207,共10页王守相 李慧强 赵倩宇 郭陆阳 王同勋 王洋 
国家重点研发计划资助项目(2023YFB2407500)。
随着新能源渗透率的不断提高,电网面临的电能质量扰动(PQD)问题变得更加复杂,基于一维PQD信号的传统分类方法难以同时提取并辨识周期性与趋势性扰动。针对此问题,提出了一种基于时序二维变换和多尺度Transformer的PQD分类方法。首先,利...
关键词：电能质量 扰动 分类 时序二维变换 多尺度Transformer 特征提取 特征融合 
基于改进RLS-EMD的电能质量扰动信号去噪算法
《西北工程技术学报(中英文)》2025年第1期60-67,共8页刘永强 王金梅 张祎雯 
宁夏自然科学基金(2019AAC03027);宁夏回族自治区重点研发计划项目(2020BDE03003);宁夏回族自治区重点研发计划项目(2018BFH03004)。
针对电能质量扰动信号检测中容易受到外界噪声干扰的问题,提出了一种结合经验模态分解(EMD)和改进递归最小二乘(RLS)的电能质量扰动信号去噪算法。应用EMD将扰动信号分解为一系列固有模态函数(IMF)和残差,应用基于正则化改进的RLS自适...
关键词：信号去噪 电能质量扰动信号 经验模态分解 递归最小二乘法 自适应噪声消除器 
基于时频域多特征和优化KELM的电能质量扰动检测
《山东电力技术》2025年第3期59-67,共9页徐琳 范松海 赵淳 隗震 刘畅 
国家电网有限公司科技项目“农网台区末端融合感知、智能诊断及服务提升技术研究及应用”(52199922000M)。
电能质量扰动的准确分类是改善和治理电能质量的前提。为提高电能质量快速检测的准确性,提出一种基于时频多特征和改进核极端学习机(kernel extreme learning machine,KELM)的电能质量扰动(power quality disturbance,PQD)分类方法。该...
关键词：电能质量扰动分类 时频多特征 混沌粒子群优化 核极限学习机 
基于递归图和预训练迁移学习的电能质量扰动分类
《南方电网技术》2025年第2期48-56,114,共10页王继东 王泽平 张迪 
国家重点研发计划资助项目(2022YFB4200703)。
电能质量扰动(power quality disturbances,PQDs)分类任务中深度学习方法的应用越来越广泛。针对实测标签数据不足而仿真数据可以批量生成的特点,提出了一种基于递归图理论和预训练迁移学习的扰动分类方法。首先,使用递归图算法将PQDs...
关键词：电能质量扰动分类 递归图 预训练 迁移学习 时间序列分类 深度学习 
基于CNN和Transformer的轻量化电能质量扰动识别模型
《电力工程技术》2025年第1期69-78,共10页张彼德 邱杰 娄广鑫 周灿 罗蜻清 李天倩 
四川省科技计划资助项目(2023YFG0191)。
针对目前基于深度学习的电能质量扰动(power quality disturbances,PQDs)识别模型参数量多和计算复杂度较高的问题,文中提出了一种卷积神经网络(convolutional neural networks,CNN)融合Transformer(CNN and Transformer,CaT)的轻量化P...
关键词：电能质量扰动(PQDs) 轻量化 参数量 高效软阈值模块 深度可分离卷积 Transformer模型 
电能质量扰动检测与识别方法综述
《电工电气》2025年第2期1-9,共9页叶鹏 宋弘 吴浩 邱函 
四川省科技厅项目(2022YFS0518)。
随着新能源发电设施的快速发展,电能质量扰动(PQDs)问题愈发严峻,对其高效检测与准确识别提出了更高要求。梳理了PQDs研究中包括信号特征检测精度不足、特征选择冗余及扰动类型识别能力有限等关键问题,对国内外相关研究成果进行归纳总结...
关键词：电能质量扰动 扰动检测 扰动信号 特征选择 扰动识别 深度学习模型 
分形理论和高斯混合模型在复合电能质量分类中的应用
《红水河》2025年第1期89-94,共6页于燕平 方林 
广西高校中青年教师(科研)基础能力提升项目(2022KY1407)。
针对复合电能质量扰动信号识别困难问题,提出一种基于分形特征和高斯混合模型(gaussian mixture model,GMM)的分类方法。首先,对8种复合电能质量扰动信号进行经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD),计算原始信号和前3阶本征...
关键词：复合电能质量扰动 分形特征 经验模态分解 高斯混合模型 分类 
基于多特征融合卷积神经网络结合Transformer的电能质量扰动分类方法
《北华大学学报（自然科学版）》2025年第1期115-124,共10页王高峰 张卓石 高蔓 钱云 
吉林省科技发展计划项目(20210203169SF)。
随着可再生能源发电技术的发展,越来越多的可再生能源和设备应用到电力系统中,使电能质量扰动(Power Quality Disturbances,PQDs)发生频率显著增加。PQDs的准确分类对于研究PQDs发生原因和预防至关重要。提出基于多特征融合的卷积神经网...
关键词：电能质量 扰动分类 时频分析 卷积神经网络 多头注意力机制 
基于优化广义S变换和混合输入神经网络的电能质量扰动识别
《计量学报》2025年第1期53-61,共9页刘海涛 武祥 张淑清 刘大鹏 刘勇 穆勇 
国家自然科学基金(52275067);河北省自然科学基金重点项目(F2020203058);国网冀北电力有限公司唐山供电公司项目(SGJBTS00FZJS2311425)。
利用广义S变换时频矩阵中时间最大幅值曲线和频率最大幅值曲线与电能质量信号幅值和频谱包络线的相关性,提出优化广义S变换的方法对高斯窗函数参数进行自适应选取,充分保留了电能质量扰动的幅值和频率特征。然后提出一种混合输入神经网...
关键词：电学计量 电能质量 扰动识别 S变换 卷积神经网络 混合输入 
基于递归图和MobileViT的复合电能质量扰动识别
《现代信息科技》2025年第1期30-34,共5页刘道庆 臧润泽 李鹏 王振克 程晨 
针对复合电能质量扰动(Power Quality Disturbances,PQDs)信号在识别过程中出现的特征提取难、识别效率低等问题,文章提出一种高效的可视化方法和轻量级网络模型的电能质量扰动识别方法。首先,利用递归图(RP)方法对一维PQDs信号进行可...
关键词：电能质量扰动 递归图 可视化 MobileViT 轻量级网络 
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