电能质量扰动分类

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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 
基于联邦学习和边缘计算的电能质量扰动分类方法研究被引量：1
《电机与控制应用》2024年第11期32-43,共12页吴志超 姚勇 王义国 林峰 孟祥宇 胡轲珽 
国家青年科学基金项目(52102477)。
【目的】随着现代电网的快速发展,电能质量问题不可忽视,其不仅影响电力系统的安全运行,还可能导致设备损坏和电能浪费。针对传统的电能质量分类方法存在识别效果差、计算复杂度高和数据隐私问题,本文提出了一种结合联邦学习和边缘计算...
关键词：电能质量 边缘计算 联邦学习 卷积神经网络 长短期记忆网络 
基于旋转分量和动态卷积的复杂电能质量扰动分类
《武汉大学学报（工学版）》2024年第11期1659-1668,共10页何昊 董优丽 周寿湖 赵伟哲 李佳 
国家自然科学基金资助项目(编号:52077089);江西省电网公司科技项目(编号:20232ABC03A03)。
新能源发电功率的波动性及大量电力转换器、无功功率设备等的广泛应用,使得电网电能质量扰动波形复杂难辨,特别是所引发的频率偏差扰动、间谐波扰动严重影响了现有电能质量的分类。为此,提出了一种基于旋转坐标特征和动态卷积网络的分...
关键词：电能质量扰动 动态卷积 dq变换 多标签分类 
基于优化RBF神经网络在电能质量扰动分类中的应用被引量：2
《现代建筑电气》2024年第4期28-35,共8页姚宇 方忠强 张坤 胡慧江 刘宏伟 
为保证建筑中智能电子产品安全运行,解决实际工程中电能质量扰动识别分类准确率低、抗噪性差等问题,提出一种基于优化RBF神经网络识别电能质量扰动的方法。首先,将20种电能质量扰动信号通过S变换进行时频域分析,提取出的扰动时频域特征...
关键词：电能质量 扰动分类 径向基函数 神经网络 蜣螂优化算法 S变换 特征提取 
基于图卷积神经网络和格拉姆角场的电能质量扰动分类
《电气传动》2024年第3期84-90,共7页黄光磊 田启东 林志贤 郑炜楠 徐特 李冰然 
国网江苏省电力有限公司科技项目(J2019124)。
由于新能源系统的广泛加入,系统中的电能质量扰动数量和种类也相应增加,而传统电能质量扰动(PQD)分类方法存在准确率和效率不高的问题,难以适应现有包含高新能源渗透率的电力系统的电能质量管理。因此,提出了一种基于图卷积神经网络(GCN...
关键词：电能质量扰动 图卷积神经网络 格拉姆角场 扰动分类 
基于改进PSO对卷积层核数量优化的电能质量扰动分类被引量：5
《电工电能新技术》2023年第11期40-49,共10页程志友 姜帅 胡杰 汪德胜 
国家自然科学基金项目(61672032);安徽省科技重大专项(18030901018);安徽省自然科学基金项目(2108085QE237)。
电能质量扰动分类方法目前存在人工提取特征困难、训练模型参数冗余等缺点,本文针对以上问题提出一种将改进的粒子群优化算法和卷积神经网络相结合的电能质量扰动类型分类方法。首先将差分预处理过的一维扰动波形送入卷积神经网络进行...
关键词：电能质量 扰动类型分类 粒子群优化 线性权值递减 卷积神经网络 
基于TDFFCNN模型的电能质量扰动分类被引量：1
《安徽大学学报（自然科学版）》2023年第5期58-64,共7页胡杰 程志友 姜帅 李悦 汪德胜 
国家自然科学基金资助项目(61672032);安徽省科技重大专项(18030901018)。
为提高电能质量扰动(power quality disturbances,简称PQD)分类准确率,提出双模态特征融合的卷积神经网络(two-dimensional feature fusion convolutional neural network,简称TDFFCNN)模型,该模型包含2个轻量化子模型.子模型1运用全局...
关键词：电能质量 特征融合 全局最大池化 振幅特征 
考虑多指标融合的电能质量扰动特征优选策略被引量：4
《电网技术》2023年第9期3873-3883,共11页周晨璟 邵振国 陈飞雄 张嫣 
国家自然科学基金项目(51777035);福建自然科学基金重点项目(2020J02028)。
针对电能质量扰动特征集合冗余、分离能力差,从而导致电能质量扰动分类准确率低的问题,提出考虑多指标融合的电能质量扰动特征优选策略。首先,采用希尔伯特–黄变换提取频域特征,并构造电能质量扰动的分类特征全集作为特征子集优选对象...
关键词：特征优选 多指标融合 布谷鸟搜索法 电能质量扰动分类 
基于自适应特征增强分组卷积网络的电能质量扰动分类被引量：6
《中国电机工程学报》2023年第15期5808-5817,共10页张锐 张闯 高辉 程政铎 
分布式电源在接入电网时会产生复杂的电能质量扰动(power quality disturbances,PQDs),为提高对PQDs信号分类识别的准确率,构建了自适应特征增强分组卷积神经网络(grouping convolutional neural network with adaptive feature enhance...
关键词：电能质量扰动 分组卷积 混洗卷积 通道注意力机制 自适应特征增强网络 
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