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基于特征图像组合与改进ResNet-18的电能质量扰动识别方法
1
作者 张逸 欧杰宇 +1 位作者 金涛 毕贵红 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期2531-2544,I0003,共15页
针对传统电能质量扰动(power quality disturbance,PQD)识别体系中单一图像特征信息受限与算法识别能力不足等问题,依据特征融合的思想,提出一种基于特征图像组合与改进ResNet-18的PQD识别方法。首先,对PQD信号进行变分模态分解(variati... 针对传统电能质量扰动(power quality disturbance,PQD)识别体系中单一图像特征信息受限与算法识别能力不足等问题,依据特征融合的思想,提出一种基于特征图像组合与改进ResNet-18的PQD识别方法。首先,对PQD信号进行变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)得到一系列固有模态函数(intrinsic mode functions,IMFs)与残差分量;其次,将IMFs、残差分量、原始扰动信号与Subtract分量纵向拼接成分量矩阵,利用信号-图像转化方法生成特征分量彩色图;再次,对原始扰动信号进行连续小波变换(continuous wavelet transform,CWT)生成小波时-频图;最后,将特征分量彩色图与小波时-频图组合输入改进的六通道ResNet-18中训练学习并完成扰动识别。通过仿真对PQD识别方法进行分析并将其与目前常用识别体系进行比较。结果表明,所提方法具有较好的抗噪性能并且能够更好地提取PQD特征信息,达到更高的识别准确率。 展开更多
关键词 电能质量扰动 变分模态分解 特征分量彩色图 小波时-频图 残差网络
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基于混合分解多尺度时频图和Res-GRU-AT的电能质量复合扰动识别
2
作者 毕贵红 鲍童语 +3 位作者 陈臣鹏 赵四洪 陈仕龙 张梓睿 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第4期12-25,共14页
能源互联网背景下的电能质量问题越来越凸显,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,提出了一种混合分量多尺度时频图和残差神经网络(res... 能源互联网背景下的电能质量问题越来越凸显,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,提出了一种混合分量多尺度时频图和残差神经网络(residual neural network,ResNet)、门控循环单元(gated recurrent units,GRU)网络与注意力机制(attention,AT)组合的电能质量复合扰动识别新方法—Res-GRU-AT。首先利用奇异谱分解(singular spectrum decomposition,SSD)和逐次变分模态分解(successive variational mode decomposition,SVMD)对PQDs信号分别进行多尺度分解得到混合分量,再对混合分量进行希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT),分析得到多尺度时频图。其次,利用Res-GRU-AT模型对多尺度时频图进行深层次特征提取、强化和识别。Res-GRU-AT模型能够利用ResNet的二维图像空间特征提取能力和GRU的时序特征提取能力进行特征融合,再通过AT进行特征加权强化,提高了PQDs的识别能力。不同方案的仿真结果表明,所提方法特征提取能力强且抗噪性能好,对复合扰动识别率高。 展开更多
关键词 电能质量 故障识别 时频分析 混合模式分解 深度学习
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基于深度学习的复合电能质量扰动识别方法
3
作者 邓亚平 贾颢 +2 位作者 张晓晖 同向前 王璐 《电气传动》 2024年第3期76-83,共8页
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... 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。 展开更多
关键词 电能质量扰动识别 双向独立循环神经网络 深度学习
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一种新型的电能质量扰动信号分析的CDMSPSO-MP算法
4
作者 肖儿良 胡景申 简献忠 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第4期745-751,共7页
针对匹配追踪(matching pursuit,MP)算法在检测电能质量扰动信号时存在的计算量大、重构信号质量不佳的问题,利用混沌动态多种群粒子群优化(chaos dynamic multi-swarm particle swarm optimization,CDMSPSO)算法对MP算法进行优化,提出... 针对匹配追踪(matching pursuit,MP)算法在检测电能质量扰动信号时存在的计算量大、重构信号质量不佳的问题,利用混沌动态多种群粒子群优化(chaos dynamic multi-swarm particle swarm optimization,CDMSPSO)算法对MP算法进行优化,提出了CDMSPSO-MP算法。首先,CDMSPSO算法使用Logistic映射替代伪随机数更新种群,提高信号重构时搜索时频原子的随机性;然后,将种群划分为多个小规模种群并设置相应的重组期,增加信号重构时频原子的多样性;最后,以扰动信号与原子内积的绝对值作为CDMSPSO算法的适应度函数,替代MP算法的遍历计算,提升信号的重构速度。实验结果表明,CDMSPSO-MP算法有效提高了计算速度,减少了无关时频原子作为扰动信号分量的计算,提高了重构信号的质量。 展开更多
关键词 匹配追踪算法 稀疏分解算法 粒子群优化算法 电能质量
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模态分解的电能质量检测探究实验教学实践
5
作者 窦震海 王雅静 +1 位作者 梅宇 张祥珂 《计算机仿真》 2024年第1期293-300,共8页
针对“现代信号处理”课程的教学难点,以模态分解法(EMD)的电能质量扰动信号检测为例,进行了探究性实验教学仿真与实践。在教学过程中,引导学生对传统EMD电能质量检测法精度偏低的问题进行探究。然后根据探究结果,融合SVD滤波、ICEEMDA... 针对“现代信号处理”课程的教学难点,以模态分解法(EMD)的电能质量扰动信号检测为例,进行了探究性实验教学仿真与实践。在教学过程中,引导学生对传统EMD电能质量检测法精度偏低的问题进行探究。然后根据探究结果,融合SVD滤波、ICEEMDAN及排列熵(PE)等多种现代信号处理技术,提出了SVD-ICEEMDAN-PE的电能质量扰动检测方法,能够提高精测精度。在此基础上,设计信号降噪、算法性能分析、扰动信号检测、实验信号检测等多个仿真对方法的有效性进行了验证。探究性实验教学是理论教学的延伸和拓展,教学过程注重以学生为中心,引导学生体会思考-探索-解决问题的科研方法,从而激发学生求学—求知—钻研的科研精神。 展开更多
关键词 现代信号处理 探究性实验 电能质量 经验模态分解
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基于马尔可夫变迁场和EfficientNet的复合电能质量扰动识别
6
作者 付宽 王洪新 +4 位作者 刘杰 郭靖 唐志勇 欧洋 陈家乐 《电网与清洁能源》 CSCD 北大核心 2024年第4期74-83,共10页
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... 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。 展开更多
关键词 电能质量 电能质量扰动识别 马尔可夫变迁场 卷积神经网络 特征提取 模式识别
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基于ZYNQ的动车组牵引网电能质量监测装置
7
作者 项松 王庆峰 +1 位作者 李相强 张健穹 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2024年第3期38-43,共6页
针对动车组运营时牵引网的电能质量问题,文中基于ZYNQ平台设计了一种适用于动车组的牵引网电能质量监测装置。选用ZYNQ-7000系列的XC7Z045芯片作为装置主控芯片,采用模块设计,主要包括信号采集模块、信号处理模块和数据传输模块。信号... 针对动车组运营时牵引网的电能质量问题,文中基于ZYNQ平台设计了一种适用于动车组的牵引网电能质量监测装置。选用ZYNQ-7000系列的XC7Z045芯片作为装置主控芯片,采用模块设计,主要包括信号采集模块、信号处理模块和数据传输模块。信号采集模块使用AD9251芯片实现对电压电流原始数据的同步高速采集;信号处理模块利用主控芯片中内含的双核ARM Cortex-A9构成的PS以及FPGA构成的PL实现数据的高速处理;数据传输模块利用以太网芯片和网络变压器构建千兆网络电路实现数据的高速传输。实验结果证明:该装置性能稳定、计算精度高,各项参数计算误差在0.5%之内,满足动车组牵引网的电能质量监测需求。 展开更多
关键词 动车组 牵引网 电能质量 ZYNQ AD9251 XC7Z045
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计及电能质量影响的主动配电网光储容量优化
8
作者 王子辉 贾燕冰 +1 位作者 李彦晨 韩肖清 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期607-617,共11页
“双碳”目标的提出,配电网新能源接入已成必然,光储并网配置将成为影响配电网电能质量的关键因素之一。该文建立一种计及电能质量影响的主动配电网光储双层优化配置模型,下层调度模型采用基于二阶锥规划的最优潮流模型,以系统网损最低... “双碳”目标的提出,配电网新能源接入已成必然,光储并网配置将成为影响配电网电能质量的关键因素之一。该文建立一种计及电能质量影响的主动配电网光储双层优化配置模型,下层调度模型采用基于二阶锥规划的最优潮流模型,以系统网损最低为目标对各主动管理措施和分布式电源出力进行调度;上层配置模型以发电系统年投资运行成本、各光伏并网点电能质量评估值、系统总弃光率和储能收益为目标进行优化,采用向量序优化理论进行求解,保证计算结果的快速性和准确性。采用IEEE-33节点系统进行算例分析,结果表明计及电能质量影响开展主动配电网光储容量优化,可以保证电网运行经济性的同时尽可能提升电网的电能质量,对于新型主动配电网规划建设可提供重要的理论支撑。 展开更多
关键词 配电网 电能质量 综合评估 光储系统 双层优化配置
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基于SA-PSO算法优化CNN的电能质量扰动分类模型
9
作者 肖白 李道明 +2 位作者 穆钢 高文瑞 董光德 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期185-190,共6页
针对传统电能质量扰动分类模型中扰动特征复杂、识别步骤繁琐的问题,提出了一种通过模拟退火(SA)算法与粒子群优化(PSO)算法相结合来优化卷积神经网络(CNN)的电能质量扰动分类模型。将CNN卷积层中的二维卷积核替换成一维卷积核;采用SA... 针对传统电能质量扰动分类模型中扰动特征复杂、识别步骤繁琐的问题,提出了一种通过模拟退火(SA)算法与粒子群优化(PSO)算法相结合来优化卷积神经网络(CNN)的电能质量扰动分类模型。将CNN卷积层中的二维卷积核替换成一维卷积核;采用SA算法对PSO算法进行改进,规避PSO算法陷入局部最优的困境;采用改进后的PSO算法对CNN进行参数寻优;利用优化CNN提取和筛选合适的特征,根据这些特征利用分类器得到最终分类结果。通过算例分析得出,使用基于SA-PSO算法优化的CNN的电能质量扰动分类模型能精确地识别出电能质量扰动信号。 展开更多
关键词 电能质量 扰动分类 卷积神经网络 粒子群优化算法 模拟退火算法 特征提取
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基于马尔可夫转移场和深度残差网络的电能质量复合扰动多标签分类
10
作者 罗溢 李开成 +3 位作者 肖贤贵 尹晨 李贝奥 李旋 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期2519-2530,I0002,共13页
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... 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。 展开更多
关键词 电能质量扰动 多标签 马尔可夫转移场 深度残差网络 扰动识别
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基于马尔可夫转换场与多头注意力机制的电能质量扰动分类方法
11
作者 钱倍奇 陈谦 +2 位作者 李宗源 张政伟 牛应灏 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第2期721-729,共9页
新型电力系统中的电能质量扰动愈加复杂,为提升电能质量复杂扰动分类准确率并增强算法的噪声鲁棒性,提出了一种基于马尔可夫转换场与多头注意力机制的电能质量扰动分类方法。首先,利用马尔可夫转换场对电能质量扰动时序数据进行模态变换... 新型电力系统中的电能质量扰动愈加复杂,为提升电能质量复杂扰动分类准确率并增强算法的噪声鲁棒性,提出了一种基于马尔可夫转换场与多头注意力机制的电能质量扰动分类方法。首先,利用马尔可夫转换场对电能质量扰动时序数据进行模态变换,得到图像模态数据;然后,将图像模态数据输入卷积神经网络进行特征提取;最后,利用多头注意力机制着重关注卷积神经网络提取特征的重要部分并进行扰动分类。与常规的图像模态转换方法相比,该方法具有更好的扰动分类效果与抗噪声能力。 展开更多
关键词 电能质量扰动 深度学习 马尔可夫转换场 多头注意力机制
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基于改进CRITIC-TOPSIS的电能质量评估方法
12
作者 谢宗效 杨留方 +1 位作者 曹伟嘉 毛玉明 《云南民族大学学报（自然科学版）》 CAS 2024年第1期111-116,共6页
随着风能、太阳能以及水电的并网和用户侧设备对电能的敏感,电能质量的优劣需要更加合理的评估.基于改进CRITIC-TOPSIS建立电能质量综合评估决策模型.首先,通过CRITIC法对数据的运算完成对指标的赋权,得到的权重值未受到主观意识的影响... 随着风能、太阳能以及水电的并网和用户侧设备对电能的敏感,电能质量的优劣需要更加合理的评估.基于改进CRITIC-TOPSIS建立电能质量综合评估决策模型.首先,通过CRITIC法对数据的运算完成对指标的赋权,得到的权重值未受到主观意识的影响从而更加客观准确.然后用加权广义马氏距离替代欧式距离改进的TOPSIS法可以解决协方差矩阵不可逆、指标之间重要性差异和相关性等问题,得到的评估结果更加合理准确.最后,将综合评估模型代入5个监测点中,得到的结果表明,该模型能够得到相对合理的排序,为评估电能质量的优劣提供了新的思路. 展开更多
关键词 综合评价 CRITIC TOPSIS 加权广义马氏距离 电能质量
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供电电源系统电能质量稳定性监测方法
13
作者 贾伯岩 贾静然 +2 位作者 卢锦玲 王文轩 景皓 《电源学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期345-351,共7页
监测供电电源系统电能质量是保障电力系统与用户侧设备安全运行的有效方法,为保障供电电源系统电能质量,研究供电电源系统电能质量稳定性监测方法。基于希尔伯特-黄变换HHT(Hilbert-Huang transform)算法监测供电电源系统电能质量信号... 监测供电电源系统电能质量是保障电力系统与用户侧设备安全运行的有效方法,为保障供电电源系统电能质量,研究供电电源系统电能质量稳定性监测方法。基于希尔伯特-黄变换HHT(Hilbert-Huang transform)算法监测供电电源系统电能质量信号帧中谐波频率与幅值,并检测电能质量扰动信号的扰动时间幅值与频率等,以此实现监测系统电能质量稳定性。通过实验检测不同压力(不同电能质量信号帧数量)条件下监测到的电能质量信号的丢帧率和准确率及电能质量信号传输时延,测试结果显示所研究方法可实现电能质量的监测。 展开更多
关键词 供电电源系统 电能质量 稳定性监测 谐波 信号帧数量
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配电网络电能质量综合治理设备优化配置策略
14
作者 付勉 刘志涵 +2 位作者 宋振浩 周娟 杜少通 《电源学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期336-344,共9页
针对配电网络电能质量治理设备缺乏全局统筹配置的现状,提出了一种基于多目标粒子群优化算法对谐波、无功及三相不平衡治理设备的综合优化配置策略。分别采用有源电力滤波器抑制谐波、智能电容器补偿无功、换相开关治理三相不平衡,并以... 针对配电网络电能质量治理设备缺乏全局统筹配置的现状,提出了一种基于多目标粒子群优化算法对谐波、无功及三相不平衡治理设备的综合优化配置策略。分别采用有源电力滤波器抑制谐波、智能电容器补偿无功、换相开关治理三相不平衡,并以每类电能质量问题的治理效果和投入成本为优化对象,以满足相关电能质量标准为约束条件,通过多目标粒子群算法确定治理设备配置节点和相应投入容量的优化配置方案。建立了电能质量评估模型,搭建了基于IEEE-18节点的配电系统仿真模型,并分散接入谐波、无功和三相不平衡负载,模拟电能质量问题,通过仿真验证了所提出的治理设备综合优化配置策略的可行性和相较于传统电能质量治理方案在电能质量治理上的优越性。 展开更多
关键词 电能质量 多目标粒子群 优化配置策略 配电网络
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基于改进CEEMDAN在电能质量复合扰动去噪中的应用
15
作者 余雷 刘宏伟 庞宇 《现代电子技术》 北大核心 2024年第1期153-158,共6页
为提高噪声环境下电能质量复合扰动识别精度,提出一种基于改进自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)去噪算法。首先通过CEEMDAN方法将含噪信号分解为若干本征模态函数(IMF);然后将改进兰氏距离与多重分形去趋势波动分析(MFDFA)结合,把若... 为提高噪声环境下电能质量复合扰动识别精度,提出一种基于改进自适应噪声完备经验模态分解(CEEMDAN)去噪算法。首先通过CEEMDAN方法将含噪信号分解为若干本征模态函数(IMF);然后将改进兰氏距离与多重分形去趋势波动分析(MFDFA)结合,把若干IMF分量分为信号IMF分量、噪声和信号混叠IMF分量、噪声IMF分量。对于混叠IMF分量、噪声IMF分量分别采用改进奇异谱分析(SSA)、小波阈值(WT)去噪;最后,将经去噪处理的IMF分量与信号IMF分量进行重构。实验表明:与对比算法相比,含噪扰动经新算法去噪后,信噪比显著提高,去噪效果良好。 展开更多
关键词 电能质量复合扰动 CEEMDAN MFDFA 改进兰氏距离 改进奇异谱分析 去噪
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基于多模态图像融合的DCCNN识别电能质量扰动
16
作者 余雷 刘宏伟 孟芸 《现代电子技术》 北大核心 2024年第3期137-142,共6页
为提高电力系统中电能质量扰动识别准确率,提出一种基于多模态图像融合的双通道卷积神经网络算法。首先,为降低传统格拉姆求和场生成特征图的冗余度,提出一种改进的格拉姆求和场;然后,通过改进的格拉姆求和场、马尔可夫转移场和无阈值... 为提高电力系统中电能质量扰动识别准确率,提出一种基于多模态图像融合的双通道卷积神经网络算法。首先,为降低传统格拉姆求和场生成特征图的冗余度,提出一种改进的格拉姆求和场;然后,通过改进的格拉姆求和场、马尔可夫转移场和无阈值递归图分别将电能质量扰动时序数据进行模态变换;其次,对转换生成的三类图像各提取出一个单通道灰度图进行融合;最后,将融合得到的特征图输入到双通道卷积神经网络中进行扰动识别。实验表明:多模态融合得到的特征图扰动特征保留更多,而且双通道卷积神经网络提取特征能力强,具有一定的抗噪鲁棒性,扰动识别准确率高。 展开更多
关键词 电能质量扰动 格拉姆求和场 马尔可夫转移场 无阈值递归图 双通道卷积神经网络 识别
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基于VMD-SAST的电能质量扰动分类识别方法
17
作者 张博智 张茹 +3 位作者 焦东翔 王龙宇 周一凡 周丽霞 《中国电力》 CSCD 北大核心 2024年第2期34-40,共7页
新能源大规模并网以及电力电子设备广泛应用引起的复杂电能质量扰动(power quality disturbances,PQDs)会威胁电力系统的安全稳定运行。针对复杂PQDs难以精准检测识别的问题,提出了一种基于变分模态分解(variational mode decomposition... 新能源大规模并网以及电力电子设备广泛应用引起的复杂电能质量扰动(power quality disturbances,PQDs)会威胁电力系统的安全稳定运行。针对复杂PQDs难以精准检测识别的问题,提出了一种基于变分模态分解(variational mode decomposition,VMD)与同步压缩自适应S变换(synchrosqueezing adaptive S-transform,SAST)的PQDs检测识别方法。首先,使用VMD将PQDs信号分解为多个模态分量,每个分量只保留局部扰动特征,降低PQDs信号的复杂度;其次,提取一种SAST时频分析方法,改善时频分辨率,集中频谱中的能量分布,提高对PQDs信号的检测精度;最后,基于VMD-SAST提取扰动特征,利用3种不同算法实现对PQDs信号的分类识别。通过仿真分析表明:所提出的方法具有较高的PQDs分类识别精度、较高的适用性和较强的抗噪声能力。 展开更多
关键词 电能质量扰动 变分模态分解 特征提取 机器学习
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融合随机森林和神经网络的电能质量分析算法
18
作者 郑曼 周炫羽 +1 位作者 王钢 程书绚 《云南师范大学学报（自然科学版）》 2024年第1期41-44,共4页
提出了一种融合随机森林(RF)和神经网络(NN)的电能质量分析算法.首先利用RF对电能质量信号进行特征提取和降维,然后利用NN对提取的特征进行分类和识别,最后通过实验验证了该算法的有效性,并与其他常用的电能质量分析方法进行了比较.实... 提出了一种融合随机森林(RF)和神经网络(NN)的电能质量分析算法.首先利用RF对电能质量信号进行特征提取和降维,然后利用NN对提取的特征进行分类和识别,最后通过实验验证了该算法的有效性,并与其他常用的电能质量分析方法进行了比较.实验结果表明,该算法具有较高的准确率、召回率和F1值,以及较快的运行速度和较低的计算复杂度. 展开更多
关键词 随机森林 神经网络 电能质量 扰动分析
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分布式新能源接入电网的电能质量异常监测方法研究
19
作者 周凤华 王艳芹 +2 位作者 张海宁 燕凯 苗宏佳 《自动化仪表》 CAS 2024年第3期74-77,82,共5页
电网电能质量易受到分布式新能源接入电网的冲击。冲击会破坏电压数据的完整性从而无法确定监测阈值,导致监测时间长、准确率低。为此,对分布式新能源接入电网的电能质量异常监测方法进行了研究。构建最小二乘支持向量机模型,通过综合... 电网电能质量易受到分布式新能源接入电网的冲击。冲击会破坏电压数据的完整性从而无法确定监测阈值,导致监测时间长、准确率低。为此,对分布式新能源接入电网的电能质量异常监测方法进行了研究。构建最小二乘支持向量机模型,通过综合学习粒子群算法确定模型超参数,利用优化后模型填补电压信号缺失数据。采用小波变换提取电能质量数据分布特征,获取每层能量分布与标准信号能量分布的差值。引入樽海鞘群优化算法优化反向传播(BP)神经网络初始权值和监测阈值,将差值输入训练完成的BP神经网络中,实现电能质量异常监测。试验结果表明,所提方法的查准率和查全率在95%以上、训练时间和测试时间在15 ms左右。该方法可准确、高效地监测到异常数据,从而保证电网的稳定运行。 展开更多
关键词 分布式新能源 接入电网 电能质量异常监测 樽海鞘群算法 最小二乘支持向量机 粒子群算法
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基于GA优化卷积神经网络的含分布式光伏低压台区电能质量扰动特征识别研究
20
作者 张智轶 段文方 +2 位作者 韦家义 赵彬 林海燕 《电子设计工程》 2024年第3期120-124,共5页
针对扰动特征识别效果较差的问题,采用基于GA优化卷积神经网络的含分布式光伏低压台区电能质量扰动特征识别方法。获取各尺度扰动信号的分解系数,求解电扰动信号各尺度的能量值与能量熵,将能量值与能量熵当成扰动特征提取的依据,完成扰... 针对扰动特征识别效果较差的问题,采用基于GA优化卷积神经网络的含分布式光伏低压台区电能质量扰动特征识别方法。获取各尺度扰动信号的分解系数,求解电扰动信号各尺度的能量值与能量熵,将能量值与能量熵当成扰动特征提取的依据,完成扰动特征提取;利用GA算法优化卷积神经网络结构参数,在优化后的卷积神经网络内输入提取的扰动特征,输出扰动特征识别结果。通过仿真实验得出,该方法能有效提取扰动特征,提取到的特征类型数量与实际类型数量一致;在噪声环境下,该方法依旧能够有效识别扰动特征,最低识别精度高达98.7%。 展开更多
关键词 GA算法 卷积神经网络 分布式光伏 低压台区 电能质量扰动 特征识别
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