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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被引量：1: 1; 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... 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; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于S变换和人工神经网络的电能质量扰动识别被引量：6: 2; 作者吕干云冯华君 +1 位作者汪晓东张长江《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第z3期2281-2283,共3页; 本文提出了一种基于S变换和人工神经网络的电能质量扰动识别方法。首先通过S变换对电能质量扰动信号进行时频分析,实现了各种扰动的有效检测,然后对该检测输出信号进行特征提取,得到包含扰动时频特性的训练和测试样本集,并运用人工神经... 展开更多; 关键词电能质量扰动识别 S变换时频分析人工神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

一种电能质量混合扰动检测与识别新方法: 3; 作者王燕曹浩敏 +2 位作者刘世龙骆玉深卞安吉《电力系统保护与控制》北大核心 2025年第14期152-165,共14页; 随着高碳电力系统向新型电力系统的快速转型和发展,风电、光伏等新能源及电力电子设备大规模接入电网,导致电力系统产生更为复杂、多变的电能质量扰动问题。为快速、准确地检测与捕捉扰动数据,并针对传统扰动识别方法对复杂混合扰动适... 展开更多; 关键词电能质量扰动检测与识别可视化轨迹圆迭代自适应核回归卷积神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进S变换的电能质量扰动分类新方法被引量：20: 4; 作者张淑清李盼 +3 位作者师荣艳胡永涛姜万录刘子玥《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第4期927-934,共8页; 提出一种改进的S变换(MST)方法并应用在电能质量扰动识别中。针对S变换(ST)窗函数固定、时频分辨率不能调节的问题,对S变换中的窗函数引入参数p、q进行改进,使时频分辨率的调节更加灵活。提出确定p、q的评价指标,使得p、q的求取具有一... 展开更多; 关键词改进S变换(MST) 窗函数特征提取电能质量扰动识别; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于马尔可夫变迁场和EfficientNet的复合电能质量扰动识别被引量：1: 1; 作者付宽王洪新刘杰郭靖唐志勇欧洋陈家乐; 机构国网新疆阿克苏供电公司四川大学电气工程学院; 出处《电网与清洁能源》 CSCD 北大核心 2024年第4期74-83,共10页; 基金国家自然科学基金项目(52277113) 国网新疆电力有限公司科技项目(D230AD230010)。; 文摘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。; 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; Keywords power quality identification of power quality disturbances Markov transition field convolutional neural network feature extraction pattern recognition; 分类号 TM71 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于S变换和人工神经网络的电能质量扰动识别被引量：6: 2; 作者吕干云冯华君汪晓东张长江; 机构浙江师范大学信息学院; 出处《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第z3期2281-2283,共3页; 文摘本文提出了一种基于S变换和人工神经网络的电能质量扰动识别方法。首先通过S变换对电能质量扰动信号进行时频分析,实现了各种扰动的有效检测,然后对该检测输出信号进行特征提取,得到包含扰动时频特性的训练和测试样本集,并运用人工神经网络进行扰动训练识别,最终实现电能质量扰动信号的自动分类。测试结果表明,该方法能有效识别参数大范围内随机变化的各种电能质量扰动。; 关键词电能质量扰动识别 S变换时频分析人工神经网络; Keywords PQ disturbances identification S-transform time-frequency analysis ANN; 分类号 TH7-55 [机械工程—精密仪器及机械]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名一种电能质量混合扰动检测与识别新方法: 3; 作者王燕曹浩敏刘世龙骆玉深卞安吉; 机构西南民族大学电气工程学院广州市奔流电力科技有限公司; 出处《电力系统保护与控制》北大核心 2025年第14期152-165,共14页; 基金国家自然科学基金项目资助(52477198) 西南民族大学中央高校基本科研业务费专项资金项目资助(ZYN2025047)。; 文摘随着高碳电力系统向新型电力系统的快速转型和发展,风电、光伏等新能源及电力电子设备大规模接入电网,导致电力系统产生更为复杂、多变的电能质量扰动问题。为快速、准确地检测与捕捉扰动数据,并针对传统扰动识别方法对复杂混合扰动适用性降低、人工选取特征困难等不足,提出一种电能质量混合扰动检测与识别新方法。该方法首先采用所提出的峰差引导局部差和累加扰动检测方法,以快速、准确地检测与捕捉扰动数据。其次,采用改进迭代自适应核回归滤波方法对捕捉到的含噪扰动数据进行预处理,达到有效抑制噪声干扰、保留扰动突变等细节特征的目的。最后采用所提出的改进可视化轨迹圆方法把一维扰动数据变换为形状特征更明显、更利于辨识的二维轨迹圆图像,并输入卷积神经网络进行自动特征提取与分类。实验结果表明,新方法不仅具有较强的抗噪性和较高的扰动检测准确率,且对单一及复杂混合扰动具有较高的识别准确率。; 关键词电能质量扰动检测与识别可视化轨迹圆迭代自适应核回归卷积神经网络; Keywords PQD detection and identification visual trajectory circle iterative adaptive kernel regression CNN; 分类号 TM711 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进S变换的电能质量扰动分类新方法被引量：20: 4; 作者张淑清李盼师荣艳胡永涛姜万录刘子玥; 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4期927-934,共8页; 基金国家自然科学基金(51475405 61077071) +1 种基金河北省高等学校科学技术研究重点(ZD2014100)项目资助; 文摘提出一种改进的S变换(MST)方法并应用在电能质量扰动识别中。针对S变换(ST)窗函数固定、时频分辨率不能调节的问题,对S变换中的窗函数引入参数p、q进行改进,使时频分辨率的调节更加灵活。提出确定p、q的评价指标,使得p、q的求取具有一定自适应性和理论依据。用MST提取电能质量扰动的特征向量,根据电能质量扰动信号的MST分析结果,提出4种扰动特征作为特征向量,解决了特征向量冗余的问题。仿真数据和工程数据实验分析结果表明,该方法具有更好的抗强噪声性,使电能质量扰动分类精度更高。为复杂信号特征提取提供了一种有效途径,也为电能质量分类提供了一种新的方法。; 关键词改进S变换(MST) 窗函数特征提取电能质量扰动识别; Keywords modified S-transform （MST） window function feature extraction power quality disturbance recognition; 分类号 TM71 [电气工程—电力系统及自动化] TH183.3 [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	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于马尔可夫变迁场和EfficientNet的复合电能质量扰动识别	付宽王洪新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	1	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于S变换和人工神经网络的电能质量扰动识别	吕干云冯华君汪晓东张长江	《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2006	6	在线阅读下载PDF 职称材料
3	一种电能质量混合扰动检测与识别新方法	王燕曹浩敏刘世龙骆玉深卞安吉	《电力系统保护与控制》北大核心	2025	0	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于改进S变换的电能质量扰动分类新方法	张淑清李盼师荣艳胡永涛姜万录刘子玥	《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2015	20	在线阅读下载PDF 职称材料