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针对传统电能质量扰动(power quality disturbances,PQDs)识别过程中存在的信号特征提取复杂、算法识别能力不足和复合扰动区分困难等问题,提出了一种利用格拉姆角场(Gramain angular fields,GAF)和深度残差网络(residual network,ResNet)进行复合扰动识别的方法。首先对一维时间序列PQDs信号进行标准化与极坐标编码,然后采用双通道GAF方法保留信号时序特征并映射成为二维图像,形成信息充足、特征明显的双通道图像训练集,在此基础上利用ResNet进行深层次的特征提取,构造适用于复合PQDs分类的网络框架。仿真实验表明该方法特征提取能力强,且抗噪性能好,并且对复合扰动识别率高。 相似文献
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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 enhanced network,GCNN-AFEN)。GCNN-AFEN模型的核心:首先,对PQDs信号进行S变换形成时频矩阵图像,利用CNN与结构稀疏的GCNN相结合作为特征学习的基础框架以减少模型参数,进而提高运算速度;然后,AEFN模块通过通道注意力机制、频域特征增强和软阈值去噪环节,自适应学习扰动类型与对应特征图的相关性,增加信噪比,突出能够代表扰动类别的深层特征;最后,通过全连接层(fully connected layers,FC)和Softmax分类器进行分类识别。仿真实验表明,提出的模型对于电能质量扰动信号具有较高的分类识别准确率和噪声鲁棒性,能够用于电能质量扰动的快速识别和分类。 相似文献
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电力系统中电能质量扰动类型较多、扰动特征表征复杂,特征提取的有效性直接影响识别精度。为了保证特征提取的有效性,通常以牺牲特征向量维度作为代价,但特征向量维度过高会增加识别模型的复杂度和降低识别的速度。基于以上考虑,提出了一种基于能量熵和功率谱熵的组合重构特征提取方法。首先根据电能质量扰动信号特性和改进集合经验模态分解(modified ensemble empirical mode decomposition, MEEMD)对电能质量扰动信号进行处理。其次利用能量熵和功率谱熵对扰动特征进行组合提取,构建高精度、低维度的特征向量。最后通过双层前馈神经网络(double-layer back propagation neural network, DBPNN)对扰动信号进行识别。仿真和实验结果表明,与单一特征提取方法相比,所提出的组合重构特征提取方法的特征向量维度、识别模型复杂度和识别难度降低,准确率较高,且具有一定的抗噪性。 相似文献
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电能质量扰动信号的识别与分类是电能质量分析、评估和治理的基础和关键。针对电能质量扰动信号种类复杂、识别速度慢且准确率低等问题,提出一种基于ITD分解和孪生支持向量机的电能质量扰动识别方法。首先,对电能质量扰动信号做ITD分解,得到一系列固有旋转分量(PRC),并通过云模型的熵和超熵筛选出有效的PRC分量,减少特征冗余;其次,计算有效的PRC分量的模糊熵和能量熵,并根据模糊熵和能量熵求得混合特征矩阵;最后,基于混合特征采用麻雀优化的孪生支持向量机对扰动信号进行分类。仿真分析结果表明,该方法能识别多种电能质量扰动信号,且提高了对单一电能质量的识别准确率,进而为电能质量的分析、评估和治理提供辅助决策,以进一步提高供电质量。 相似文献
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针对传统电能质量扰动识别和分类方法存在分类准确率低、泛化能力差、鲁棒性弱的问题,提出了一种基于深度学习的一维多尺度深度残差网络(1D-MDR)对电能质量扰动进行识别分类的方法。该方法首先引入多尺度熵对扰动信号进行预处理,有效地表征扰动信号的多尺度特征;然后将多尺度特征信号输入到基于自适应软阈值的深度残差网络中,对多尺度电能质量扰动信号进行特征提取并融合;最后,利用全连接网络实现电能质量扰动信号的分类。仿真实验表明,提出的方法能够自动、准确地进行特征提取,并进行有效的识别分类。通过对比实验,证明该方法具有更高的准确率。 相似文献
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为了解决噪声、模态混叠等原因造成提取电能质量扰动信号的时频特征不清晰的问题,根据电能质量扰动信号具有非平稳、不确定性以及周期性强的特点,应用总体经验模态分解(ensemble empirical model decomposition,EEM D)的方法对电能质量扰动信号进行分解,基于滑动窗奇异值分解(singular value decomposition,SVD)数据压缩方法对EEMD分解得到的一系列固模函数(intrinsic mode function,IMF)分量组成的矩阵进行了重构,并对重构后的IMF分量作Hilbert变换降维,提取了扰动信号时间、频率、幅值上的特征。对比传统的EEMD算法,新方法能更加准确定量地提取各个扰动成分的起始时刻、幅值、频率等扰动特征,同时能够有效抵御噪声的干扰,克服了以往只能通过人为选取IMF分量来提取扰动时频特征过于主观的缺点。算例仿真的结果验证了该方法的有效性。 相似文献
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针对局部特征尺度分解(LCD)出现的模态混叠现象,提出了基于微积分局部特征尺度分解(DILCD)和对称差分能量算子(SDEO)的电能质量扰动信号分析方法。首先选取电力系统中的暂降、暂升,谐波、间谐波,衰减振荡等单一及其复合扰动信号分别进行DILCD分解可得到若干个内禀尺度分量(ISC);然后利用SDEO解调ISC分量求取瞬时频率和瞬时幅值,定位扰动发生的起止时刻。仿真结果表明,该方法能有效检测分析非平稳电能质量扰动信号,获得的瞬时幅值波动、端部效应小,频率检测精度高,时间定位准确。 相似文献
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现代电力系统的电能质量扰动逐渐复杂化和多样化,传统的分类方法难以适应复杂多样的扰动变化。依据神经网络进行识别分类的研究都采用传统的单标签分类方法,当出现标签集以外的复合扰动,该分类方法将无法使用。若要更新扰动标签集,则需要整个分类模型重新训练。因此,该文利用深度残差网络构建一种适应能力更强的多标签分类系统,该系统能够准确识别训练样本标签集以外未知标签组合的电能质量复合扰动(power quality disturbances,PQDs)。首先利用马尔可夫转移场(Markov transition field,MTF)将一维时域扰动信号转换为二维可视化图像,利用深度残差网络(ResNet)建立9个二分类器提取二维图像中涵盖的扰动特征。通过9个二分类器构成的多标签分类系统进行扰动分类,其训练样本标签集内分类正确率可达97.58%,掺杂标签集外的扰动信号平均正确率可达97.67%,远高于同级别的分类系统。 相似文献
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电能质量扰动的分类对于电力系统的稳定具有重要意义。首先利用离散小波变换(Discrete Wavelet Transform, DWT)中的db4小波对电能质量扰动信号进行分解,得到近似分量和细节分量,提取各分量的近似系数相对能量和细节系数相对能量;然后对信号进行重构,提取小波熵和重构系数方差,构成扰动信号的特征向量;最后建立遗传算法(Genetic Algorithm, GA)优化BP神经网络的扰动分类模型,并输入特征向量对信号进行分类识别。仿真结果表明,该方法对电能质量扰动的分类准确率较高。 相似文献
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电站锅炉停用保护剂多采用十八胺和表面活性胺。对这2种停用保护剂进行了应用效果对比研究,即对湿冷机组、空冷机组采用十八胺或表面活性胺、有无凝结水精处理系统等6台机组停机和启动过程中给水、主蒸汽和凝结水的氢电导率变化情况进行分析。研究结果表明:在停机过程和启动过程,2种保护剂均会在水汽系统中发生部分分解,导致水汽系统的氢电导率显著升高;表面活性胺和十八胺比较,使用前者,机组启停机过程可保持凝结水精处理系统正常投运,因而可使水汽质量迅速达标,对机组安全运行有利,因此推荐采用表面活性胺作为锅炉停用保护剂。 相似文献
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特高压线路工频参数测试干扰分析是选择适合工频参数测试方法及测试结果分析的重要基础。测试了1 000 kV皖南-浙北特高压线路正序和零序参数测试期间的干扰电压信号,分析了其频谱特征;在此基础上,通过与正序参数仿真计算值的对比分析了正序参数实际测试偏差。结果表明:皖南-浙北特高压同塔双回线路工频参数测试期间,干扰电压存在“三相不平衡性及时变性”的特点;工频法和异频法2种不同方法得到的线路参数测试结果存在一定差异;干扰电压“时变”时,线路工频参数测试宜采用异频法。 相似文献
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《国外电子测量技术》2014,(10)
正Qingdao,China7.16-19,2015The International Conference on Electronic MeasurementInstruments(ICEMI)is the world’s premier conference dedicated to the electronic measurement and test of devices,boards and systems that is covering the complete cycle from design,verification,test,diagnosis,failure analysis and process of manufactory and products 相似文献
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Cuba’s electric sector is approaching an inflection point. Although the country has historically relied upon non-commercial barter agreements for imported oil to meet its electric demand, a combination of factors including reducing imports, increasing demand, and ambitious climate change goals suggest new pathways forward may be warranted. The way Cuba responds to near- and long-term challenges will help set the stage for its energy future. This article describes Cuba's electric sector and provides a set of key recommendations to consider going forward. 相似文献
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《国外电子测量技术》2014,(9)
正Qingdao,China7.16-19,2015The International Conference on Electronic MeasurementInstruments(ICEMI)is the world's premier conference dedicated to the electronic measurement and test of devices,boards and systems that is covering the complete cycle from design,verification,test,diagnosis,failure analysis and process of manufactory and products 相似文献
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