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基于递归图和预训练迁移学习的电能质量扰动分类: 1; 作者王继东王泽平张迪《南方电网技术》北大核心 2025年第2期48-56,114,共10页; 电能质量扰动(power quality disturbances,PQDs)分类任务中深度学习方法的应用越来越广泛。针对实测标签数据不足而仿真数据可以批量生成的特点,提出了一种基于递归图理论和预训练迁移学习的扰动分类方法。首先,使用递归图算法将PQDs... 展开更多; 关键词电能质量扰动分类递归图预训练迁移学习时间序列分类深度学习; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于混沌关联积分的暂态电能质量扰动分类被引量：12: 2; 作者张淑清师荣艳 +3 位作者李盼姜万录董玉兰任爽《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第1期160-166,共7页; 关联积分曲线基于时间序列重构,能够更全面反映时间序列扰动变化,并且作为扰动识别的特征量,可以避开关联维无标度区间确定这一问题。根据暂态电能质量信号在不同扰动下其关联积分曲线所呈现出的特有形态特征,将关联积分曲线作为扰动识... 展开更多; 关键词电能质量扰动分类特征提取混沌识别关联积分; 在线阅读下载PDF 职称材料

面向新型电力系统的电能质量扰动分类研究: 3; 作者李琮琮王清 +3 位作者荆臻张志王平欣杨林林《电测与仪表》 2025年第11期111-119,共9页; 针对新型电力系统下的电能质量扰动存在信号种类复杂以及数据异构的问题,提出一种使用联邦学习和原型学习相结合的电能质量扰动分类方法。该方法包含服务器和参与方两类工作节点,服务器收集来自参与方的本地模型输出的本地原型。而本地... 展开更多; 关键词联邦学习原型学习电能质量扰动分类异构数据; 在线阅读下载PDF 职称材料

电能质量扰动的专家概率分类器模型被引量：6: 4; 作者王志群朱守真周双喜《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2004年第8期45-49,56,共6页; 电力系统以及部分用户均安装有监测装置,收集了大量的扰动数据,因此有必要研究出实用简单的、自动的扰动分类器,从而为进一步研究奠定基础。提出了电能质量扰动的专家概率分类器模型,用于常见电能质量扰动的分类。概率分类器基于数理统... 展开更多; 关键词电能质量扰动分类概率分类器专家反馈; 在线阅读下载PDF 职称材料

考虑多指标融合的电能质量扰动特征优选策略被引量：4: 5; 作者周晨璟邵振国 +1 位作者陈飞雄张嫣《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第9期3873-3883,共11页; 针对电能质量扰动特征集合冗余、分离能力差,从而导致电能质量扰动分类准确率低的问题,提出考虑多指标融合的电能质量扰动特征优选策略。首先,采用希尔伯特–黄变换提取频域特征,并构造电能质量扰动的分类特征全集作为特征子集优选对象... 展开更多; 关键词特征优选多指标融合布谷鸟搜索法电能质量扰动分类; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于递归图和预训练迁移学习的电能质量扰动分类: 1; 作者王继东王泽平张迪; 机构智能电网教育部重点实验室(天津大学) 国网沈阳供电公司; 出处《南方电网技术》北大核心 2025年第2期48-56,114,共10页; 基金国家重点研发计划资助项目(2022YFB4200703)。; 文摘电能质量扰动(power quality disturbances,PQDs)分类任务中深度学习方法的应用越来越广泛。针对实测标签数据不足而仿真数据可以批量生成的特点,提出了一种基于递归图理论和预训练迁移学习的扰动分类方法。首先,使用递归图算法将PQDs信号转换为二维递归图像。接着,使用大量仿真数据对VGG-16深度学习网络进行预训练,并保存模型权重参数。最后,通过迁移学习方法,使用少量实测数据对模型的全连接层进行微调,实现在训练样本数量受限情况下对PQDs信号的深度特征提取和分类。仿真和实测数据验证表明,该方法在标签数据不足情况下训练得到的模型仍具有较高的分类准确率。; 关键词电能质量扰动分类递归图预训练迁移学习时间序列分类深度学习; Keywords classification of power quality disturbances recursive graph pre-trained transfer learning time series classification deep learning; 分类号 TM [电气工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于混沌关联积分的暂态电能质量扰动分类被引量：12: 2; 作者张淑清师荣艳李盼姜万录董玉兰任爽; 机构燕山大学电气工程学院河北省测试计量技术及仪器重点实验室; 出处《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第1期160-166,共7页; 基金国家自然科学基金(51475405,61077071) 河北省自然科学基金(F2015203413) 河北省高等学校科技研究重点项目(ZD2014100)资助; 文摘关联积分曲线基于时间序列重构,能够更全面反映时间序列扰动变化,并且作为扰动识别的特征量,可以避开关联维无标度区间确定这一问题。根据暂态电能质量信号在不同扰动下其关联积分曲线所呈现出的特有形态特征,将关联积分曲线作为扰动识别的特征量。不同扰动信号的关联积分曲线区别较大,直观明了。该方法操作简单方便,可以省去烦琐的数值分析,且具有较高的精确度和实用性。对几种典型的暂态扰动信号进行识别和分类,仿真结果证明了其有效性和优越性。; 关键词电能质量扰动分类特征提取混沌识别关联积分; Keywords power quality disturbance classification feature extraction chaos recognition correlation integral; 分类号 TH17 [机械工程—机械制造及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名面向新型电力系统的电能质量扰动分类研究: 3; 作者李琮琮王清荆臻张志王平欣杨林林; 机构国网山东省电力公司营销服务中心(计量中心); 出处《电测与仪表》 2025年第11期111-119,共9页; 基金国网山东省电力公司科技项目(520633220001)。; 文摘针对新型电力系统下的电能质量扰动存在信号种类复杂以及数据异构的问题,提出一种使用联邦学习和原型学习相结合的电能质量扰动分类方法。该方法包含服务器和参与方两类工作节点,服务器收集来自参与方的本地模型输出的本地原型。而本地原型不能被反向重构得到原始数据,故用服务器聚合本地原型进而获得全局原型,并发送回参与方,以正则化本地的模型训练。相较于卷积神经网络模型,该方法不需要大量的训练数据,且模型不易受到轻微的异构数据扰动,对未知的扰动信号具有较强的鲁棒性。仿真实验结果表明,与现有方法相比,所提出方法适用于小规模的电能质量扰动样本,分类准确率达到0.9983,在新型分布式电网环境下具有较高的应用价值。; 关键词联邦学习原型学习电能质量扰动分类异构数据; Keywords Federated learning prototype learning classification of power quality disturbances heterogeneous data; 分类号 TM711 [电气工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名电能质量扰动的专家概率分类器模型被引量：6: 4; 作者王志群朱守真周双喜; 机构清华大学电机系; 出处《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2004年第8期45-49,56,共6页; 文摘电力系统以及部分用户均安装有监测装置,收集了大量的扰动数据,因此有必要研究出实用简单的、自动的扰动分类器,从而为进一步研究奠定基础。提出了电能质量扰动的专家概率分类器模型,用于常见电能质量扰动的分类。概率分类器基于数理统计规律,概念清楚、运算简单,引入专家反馈环节可以提高分类的准确性、鲁棒性,使得分类器具备一定的自适应能力。根据同一监测地点检测到的电能质量扰动样本,构建并测试了该分类器的可行性及性能,结果令人满意。; 关键词电能质量扰动分类概率分类器专家反馈; Keywords power quality disturbances classification probability classification expert feedback; 分类号 TM76 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名考虑多指标融合的电能质量扰动特征优选策略被引量：4: 5; 作者周晨璟邵振国陈飞雄张嫣; 机构福建省电器智能化工程技术研究中心(福州大学); 出处《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第9期3873-3883,共11页; 基金国家自然科学基金项目(51777035) 福建自然科学基金重点项目(2020J02028)。; 文摘针对电能质量扰动特征集合冗余、分离能力差,从而导致电能质量扰动分类准确率低的问题,提出考虑多指标融合的电能质量扰动特征优选策略。首先,采用希尔伯特–黄变换提取频域特征,并构造电能质量扰动的分类特征全集作为特征子集优选对象;其次,将相交度、冗余度、分离度指标融合并构建特征子集优选规则,并通过改进布谷鸟搜索法初选得到待选特征子集;而后,将子集维度和扰动分类准确率融合并定义为代价因子,从而评估不同维度的待选特征子集的优劣,并选择代价因子最小的特征子集作为最优特征子集;最后,采用最优特征子集训练分类模型,实现电能质量扰动信号分类。经仿真对比验证,所提策略能够获取维度较小且有利于电能质量扰动分类的特征子集。; 关键词特征优选多指标融合布谷鸟搜索法电能质量扰动分类; Keywords feature selection multi-indicator fusion cuckoo search power quality disturbances classification; 分类号 TM721 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于递归图和预训练迁移学习的电能质量扰动分类	王继东王泽平张迪	《南方电网技术》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于混沌关联积分的暂态电能质量扰动分类	张淑清师荣艳李盼姜万录董玉兰任爽	《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2015	12	在线阅读下载PDF 职称材料
3	面向新型电力系统的电能质量扰动分类研究	李琮琮王清荆臻张志王平欣杨林林	《电测与仪表》	2025		在线阅读下载PDF 职称材料
4	电能质量扰动的专家概率分类器模型	王志群朱守真周双喜	《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心	2004	6	在线阅读下载PDF 职称材料
5	考虑多指标融合的电能质量扰动特征优选策略	周晨璟邵振国陈飞雄张嫣	《电网技术》 EI CSCD 北大核心	2023	4	在线阅读下载PDF 职称材料