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基于多尺度分析二维特征提取的电能质量复合扰动识别方法

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摘要

一种基于多尺度分析二维特征提取的电能质量复合扰动识别方法，通过采用小波包分解，对电能质量扰动信号进行精细划分，实现信号的多分辨率正交分解；同时结合改进S变换将一维电压时序信号转换为二维时频特征矩阵，实现电能质量扰动信号时频特征二维矩阵的自适应构建；引入拉普拉斯变换处理，实现图像锐化，最大化突出图像特征信息；最后，利用卷积神经网络实现对电能质量扰动不同模式的自动识别与分类。本发明可以更好的实现电能质量扰动信号多尺度多分辨率的特征提取，并对电能质量扰动事件类型进行快速、准确的辨识。

著录项

  • 公开/公告号CN114139586A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-03-04

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 浙江工业大学;

    申请/专利号CN202111519849.6

  • 发明设计人 傅雷;汪思念;张弈坤;张立彬;朱添田;

    申请日2021-12-13

  • 分类号G06K9/00(20220101);G06N3/04(20060101);G06N3/06(20060101);G06N3/08(20060101);G06T5/00(20060101);

  • 代理机构33246 浙江千克知识产权代理有限公司;

  • 代理人赵芳

  • 地址 310014 浙江省杭州市拱墅区潮王路18号

  • 入库时间 2023-06-19 14:23:39

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2022-03-04

    公开

    发明专利申请公布

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