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申请/专利权人：北京嘉捷恒信能源技术股份有限公司

摘要：本发明涉及一种主从互补模式电源控制电路及其电源异常检测方法，属于电源管理技术领域，包括：主电源，包括第一控制系统和第一功率系统，第一控制系统和第一功率系统通信连接；第一功率系统用于根据第一控制系统的指令，将交流电转变成预设的直流电，进行输出；从电源，包括第二控制系统和第二功率系统，第二控制系统和第二功率系统通信连接；第二功率系统用于根据第二控制系统的指令，将交流电转变成预设的直流电，进行输出；当主从电源出现故障时，切换为从主电源继续进行工作。本发明在主电源出现故障时，系统能够迅速切换到从电源，确保电力供应的连续性。这种设计大大降低了因电源故障导致的停机风险，尤其在关键应用场景中尤为重要。

主权项：1.一种电源异常检测方法，其特征在于，包括：步骤1：获取主电源和从电源输出端的电流采样信号和电压采样信号；步骤2：对所述电流采样信号和所述电压采样信号进行重构形成重构后的电流采样信号和重构后的电压采样信号；步骤3：对所述重构后的电流采样信号和所述重构后的电压采样信号进行图像量化编码形成电流编码图像和电压编码图像；步骤4：将电流编码图像和电压编码图像进行拼接形成拼接后的编码图像；步骤5：对拼接后的编码图像设定一个标签表示电源的故障类型；步骤6：将拼接后的编码图像进行预处理后形成训练样本，并将所述训练样本输入到神经网络中进行训练得到电源异常检测模型；步骤7：使用所述电源异常检测模型对主电源和从电源进行监控得到电源监控结果；所述步骤2：对所述电流采样信号和所述电压采样信号进行重构形成重构后的电流采样信号和重构后的电压采样信号，包括：步骤2.1：对所述电流采样信号和所述电压采样信号进行小波变换生成小波系数；步骤2.2：基于筛选阈值对所述小波系数进行筛选形成筛选后的小波系数；其中，筛选阈值为： 其中，t表示筛选阈值，ξ表示预设系数，l表示信号的长度，N表示小波变换尺度，σ表示高斯噪声标准差；步骤2.3：对所述筛选后的小波系数进行重构形成重构后的电流采样信号和重构后的电压采样信号；在所述步骤2.2中，当小波系数的绝对值大于或者等于筛选阈值时，使用第一筛选公式对所述小波系数进行筛选形成筛选后的小波系数；其中，第一筛选公式为： 当小波系数的绝对值小于筛选阈值时，使用第二筛选公式对所述小波系数进行筛选形成筛选后的小波系数； 其中，wj,k表示第j个变换尺度下的第k个小波系数，α表示收缩因子，m表示收敛因子，sgn表示符号函数；所述步骤3：对所述重构后的电流采样信号和所述重构后的电压采样信号进行图像量化编码形成电流编码图像和电压编码图像，包括：步骤3.1：根据所述重构后的电流采样信号和所述重构后的电压采样信号得到每个时刻下采样点的值；步骤3.2：基于编码函数按照从左到右，从上到下的顺序将编码后的像素点填入预设大小的方框中，形成电流编码图像和电压编码图像；其中，所述编码函数为： 式中，Pm,n表示编码后的像素点，round表示取整数，xi表示第i个采样点的值，xmin表示采样信号的最小值，xmax表示采样信号的最大值；所述步骤6：将拼接后的编码图像进行预处理后形成训练样本，并将所述训练样本输入到神经网络中进行训练得到电源异常检测模型，包括：步骤6.1：对拼接后的编码图像进行增强处理形成训练样本；其中，增强处理公式为： 其中，fx,y表示拼接后的编码图像在x,y位置处的像素值，a表示第一形状参数，b表示第二形状参数，c表示第三形状参数，ζ表示高斯分布的标准差；步骤6.2：将训练样本输入到神经网络中进行训练并使用损失函数验证神经网络的训练效果，当损失值小于预设值时，得到电源异常检测模型。

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