龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
申请/专利权人：贵州大学
摘要：本发明公开了一种电能质量扰动识别方法，该方法主要包括：利用改进S变换ImprovedS‑Transform,IST将一维时间扰动信号转换为二维时频图像并添加标签；读取图像数据，并对该图像进行尺寸调节和标准化操作，将重构后的图像数据存储在单元数组中；通过卷积神经网络ConvolutionNeuralNetwork,CNN对存储在单元数组中的扰动信号进行特征提取；为使得参数的选取更加合理化，利用鸭群算法DuckSwarmAlgorithm,DSA对极端梯度提升树ExtremeGradientBoosting,XGBoost的深度、学习率等参数进行寻优；最后利用DSA优化的XGBoost模型对电能质量扰动信号进行分类，使得该扰动检测方法具备高效性和可解释性。本方法的扰动分类准确率在98％以上，能够有效解决当前电能质量扰动检测方法的时频特征参数辨识精度不高、分类精度不高、难以理解等问题。
主权项：1.一种电能质量扰动识别方法，其特征在于：具体实施包括以下步骤：S1：使用IST将一维时间信号映射到二维时频域，生成二维时频图像；S2：调整二维时频图像的尺寸，将批量标准化后的数据存入单元数组并添加标签；S3：利用CNN对构建的数据集进行自动特征提取；S4：DSA优化XGBoost模型参数选取；S5：使用优化后的XGBoost模型进行训练后对电能质量扰动信号进行识别分类，得到电能质量扰动分类结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 贵州大学 一种电能质量扰动识别方法
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号