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[发明专利]一种基于多指标融合评价的电能质量扰动特征优选方法-CN202210922278.9在审
发明人：邵振国;周晨璟;陈飞雄;张嫣;李壹民 -专利权人：福州大学
申请日： 2022-08-02 - 公布日： 2022-11-08 - 主分类号： G06Q10/06 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于多指标融合评价的电能质量扰动特征优选方法，包括：步骤1：输入电能质量扰动信号，提取多种电能质量扰动特征，构建电能质量扰动特征全集；步骤2：基于相交度指标、冗余度指标、分离度指标的融合评价指标，采用布谷鸟搜索法搜索得到待选的各维电能质量扰动特征子集；步骤3：基于代价因子对待选电能质量扰动特征子集进行评价，得到最优电能质量扰动特征子集，并基于最优电能质量扰动特征子集对电能质量扰动信号分类。该方法有利于提高电能质量扰动分类效率和准确率。
一种基于指标融合评价电能质量扰动特征优选方法

[发明专利]一种基于监测数据分析的电能质量预警系统-CN202010863938.1在审
发明人：郭强;彭团丰;陆斌;俞啸玲;余桂华;缪宇峰;曹利;胡水军;徐华 -专利权人：杭州电力设备制造有限公司;国网浙江杭州市余杭区供电有限公司;国网浙江省电力有限公司杭州供电公司
申请日： 2020-08-25 - 公布日： 2020-11-20 - 主分类号： G01R31/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于监测数据分析的电能质量预警系统，通过目标数据采集模块采集电能质量扰动参数发送至服务器，通过服务器对电能质量扰动参数进行分类存储，识别电能质量扰动参数得到电能质量扰动事件识别结果，并将电能质量扰动事件发送至监控终端，通过监控终端用于基于Tableau Desktop对电能质量扰动参数进行可视化处理实现了对电能质量扰动参数的可视化分析，利用短期预测脚本分析电能质量扰动参数得到短期电能质量预报信息，并在接收到电能质量扰动事件识别结果时和/或短期电能质量预报信息落入预设预警门限时，以弹出对话框并携带语音播报的模式实现预警，实现了电能质量扰动参数的自主采集和自主分析处理。
一种基于监测数据分析电能质量预警系统

[发明专利]基于WT与GA-PNN的复合电能质量扰动分类方法-CN202110654262.X在审
发明人：倪陈义;陈一镖;刁长晟;李彬彬;尧遥 -专利权人：温州大学
申请日： 2021-06-11 - 公布日： 2021-09-07 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于WT与GA‑PNN的复合电能质量扰动分类方法，主要包括如下步骤：1、电能质量扰动信号输入；2、电能质量扰动信号预处理；3、电能质量扰动信号特征值提取；4、电能质量扰动信号分类5、电能质量扰动信号分类结果输出本发明的复合电能质量扰动信号分类方法，利用小波阈值对电能质量扰动信号进行预处理；采用最大峰值、最小峰值、能量平均偏差为特征量构成特征向量；采用优化PNN神经网络作为分类器。本发明的复合电能质量扰动信号分类方法不仅能识别单一扰动信号，还能识别多种复合扰动。
基于 wt ga pnn 复合电能质量扰动分类方法

[发明专利]复合电能质量扰动信号识别方法-CN201310204610.9有效
发明人：张葛祥;赵俊博;陈华丰 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2013-05-28 - 公布日： 2013-09-25 - 主分类号： G01R31/00 文献下载
摘要：本发明涉及电能质量分析与监测技术。本发明公开了一种复合电能质量扰动信号识别方法，主要包括如下步骤：a、电能质量扰动信号采集；b、电能质量扰动信号特征提取；c、电能质量扰动信号分类；本发明的复合电能质量扰动信号识别方法，利用电能质量监测设备采集到的电能质量扰动信号数据作为待识别扰动类型的输入，采用FFT和S变换对采集的信号进行处理，提取信号特征量构成特征向量，构建基于规则基“IF-THEN”形式的分类器进行自动识别，输出扰动信号类型。该方法不仅能识别多种单一电能质量扰动，还能识别多种双重电能质量扰动，进而为电能质量的分析、评估和治理提供辅助决策，以进一步提高供电质量。
复合电能质量扰动信号识别方法

[发明专利]基于小波变换的电能质量扰动识别方法及装置-CN201810779836.4在审
发明人：谭杰;潘程;王敏丽 -专利权人：中国科学院自动化研究所
申请日： 2018-07-16 - 公布日： 2018-12-28 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及电能质量分析技术领域，具体提供了一种基于小波变换的电能质量扰动识别方法及装置，如何准确识别电能质量扰动的技术问题。为此目的，本发明提供的基于小波变换的电能质量扰动方法主要包括下列步骤：首先，对电能质量扰动信号进行小波变换多分辨率分析并且根据分析结果获取相应的特征向量。然后，利用LS‑SVM分类器和多个电能质量扰动类别对特征向量进行识别，从而得到该特征向量对应的电能质量扰动类别，即上述电能质量扰动信号对应的电能质量扰动类别。基于上述步骤，本发明提供的电能质量扰动识别方法能够有效且快速地识别出不平稳和/或持续时间较短的电能质量扰动信号。
电能质量扰动小波变换特征向量电能质量分析多分辨率分析信号对应

[发明专利]一种高压充电桩电能质量监测系统-CN201911142751.6在审
发明人：褚衍廷;陈忠林;陈清化;余雨婷;周湘杰;李瑛;袁智敏 -专利权人：湖南铁路科技职业技术学院
申请日： 2019-11-20 - 公布日： 2020-02-21 - 主分类号： G01R31/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种高压充电桩电能质量监测系统，包括电能质量扰动信号采集模块，用于实现目标段电能质量扰动信号的采集；去噪模块，基于数学形态学构造自适应LMS算法的广义形态滤波器，对电能质量扰动信号进行去噪处理；特征提取模块，用于提取电能质量扰动信号不同频段的能量分布以及电能质量扰动信号的分形维数；电能质量扰动类型识别模块，基于在线训练支持向量机实现质量扰动类型的评估；电能质量评估模块，用于完成当前所有电能质量扰动类型参数的统计，并基于统计结果输出对应的电能质量评估结果。本发明可以实现高压充电桩电能质量的有效监测，且可以实现高压充电桩电能质量的自动优化调控。
一种高压充电电能质量监测系统

[发明专利]基于YOLO算法的电能质量扰动检测方法-CN201910881278.7有效
发明人：龚庆武;乔卉;刘栋;张朕;贺海涛 -专利权人：武汉大学
申请日： 2019-09-18 - 公布日： 2022-04-01 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及电能质量扰动信号检测技术，具体涉及基于YOLO算法的电能质量扰动检测方法，包括建立电能质量扰动信号数学模型，使用MATLAB实现电能质量扰动信号的构建，遍历扰动信号参数矩阵，生成电能质量扰动样本数据集；将样本集Imagenet输入全卷积神经网络Darknet‑53，经过训练得到网络初始权重参数；设置训练参数；采用多分辨率训练策略，将标记好的电能质量扰动样本数据集输入全卷积神经网络Darknet‑53进行训练，更新网络权重参数，得到电能质量扰动信号检测模型；随机生成电能质量扰动信号，将扰动信号转为二维图像后输入检测模型，得到检测结果。该方法检测精度高，适用范围广，速度满足实时监测，能够准确辨识各类电能质量扰动信号。
基于 yolo 算法电能质量扰动检测方法

[发明专利]一种暂态电能质量扰动的扑捉装置-CN201510376169.1有效
发明人：车晓明;杨继兵;龙翔;张文龙;王宁 -专利权人：新疆特变电工自控设备有限公司
申请日： 2015-07-01 - 公布日： 2018-04-24 - 主分类号： G01R31/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种暂态电能质量扰动的扑捉装置，包括测量系统电流电压的传感器装置，扑捉电能质量扰动的检测装置，采集电流电压的微机装置，用于计算和储存暂态电能质量扰动，描绘暂态电能质量扰动的显示装置，所述测量系统电流电压的传感器装置和扑捉电能质量扰动的检测装置得到电能质量扰动的起止点，微机装置通过计算得到暂态电能质量扰动的幅值、持续时间和时标，微机装置辅以硬件的方式检测暂态电能质量扰动的起止点，大大降低了电能质量监测对微机装置硬件的高要求，对控制电能质量监测装置的成本有很好的作用。
一种电能质量扰动装置

[发明专利]一种电能质量复合扰动检测方法、检测系统及终端机-CN202210707382.6在审
发明人：王世林;张喆;孟祥亮;廖逍;丁学英;冯世英;周振华;崔蔚;王佳新;李治;杨洋;马琳越 -专利权人：国网信息通信产业集团有限公司
申请日： 2022-06-21 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提供一种电能质量复合扰动检测方法、检测系统及终端机，涉及电能质量扰动检测技术领域，通过强跟踪滤波器在配电物联网中提取电能质量扰动的特征，获得离散形式的电压信号；选取基波幅值最大值、基波幅值最小值、波动次数、渐消因子频度作为扰动特征，对扰动特征进行提取；将电能质量复合扰动特征输入支持向量机中，完成配电物联网电能质量复合扰动检测。本发明解决当前电能质量复合扰动检测方法无法准确获取电能质量特征，电能数据滤波效果不理想，导致传统方法存在识别率低、检测偏差大和检测效果差的问题。完成配电物联网电能质量复合扰动的检测。
一种电能质量复合扰动检测方法系统终端机

[发明专利]基于在线训练加权SVM的电能质量扰动识别方法-CN201710328990.5在审
发明人：徐祥征;李津 -专利权人：华东交通大学
申请日： 2017-05-11 - 公布日： 2017-09-01 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于在线训练加权SVM的电能质量扰动识别方法，包括如下步骤针对常见电能质量扰动信号的不同特点，建立扰动信号的数学模型；基于数学形态学构造自适应LMS算法的广义形态滤波器，对电能质量扰动信号进行去噪处理；通过小波变换提取电能质量扰动信号不同频段的能量分布；依据分形理论提取电能质量扰动信号的分形维数，能量分布和分形维数共同构成扰动信号的量化特导征指标；根据电能质量扰动发生的时间赋予扰动数据不同的权重，实现在线训练和检测，对电能质量扰动进行识别分类。
基于在线训练加权 svm 电能质量扰动识别方法

[发明专利]一种混合域特征优选的电能质量扰动识别方法-CN202310496625.0在审
发明人：朱勇;陶用伟;李泽群;王常沛;徐坤;张韵;王泽芬;刘岑俐;丁志敏;陈舸;肖彬;沈祖涛;周斌;杨晓燕;黄琼;王秀境;滕阳;任小诚;吴应双;范俊秋;郝丽萍;姚璐;王婵;陈愿米;时敏;王瑞祥;王雨;龙夫;薛严;杨键;吴秋君;蒋进芳;唐洁瑶;杨名雯;袁光沧;肖浩宇;潘云;陈琳;苏华英;王国松;王寅;姚刚;戴雯菊;曹杰;陈锐;汪明清;田年杰;代江;王融融;张俨;廖玉琼;梁颢馨;舒晓晴;陈龙;付麟淞;张正雄;程萍锐;顾本洪;陶国昌;曾泓霖;杨瑞;张淳珍;潘平路;罗晶;杨强;尚晓霞;潘光俐;袁一方;杨胜仙;龙安州;黄才 -专利权人：贵州电网有限责任公司
申请日： 2023-05-05 - 公布日： 2023-08-15 - 主分类号： G06F18/2413 文献下载
摘要：本发明公开了一种混合域特征优选的电能质量扰动识别方法，涉及电能质量扰动检测领域，仿真产生电能质量扰动信号，提取扰动信号的统计特征子集；对电能质量扰动信号进行S变换获得其模矩阵；从模矩阵提取时域和频域曲线，从时域和频域曲线分别提取各值构成特征子集；三个特征子集构建高维特征全集，采用PSO获得低维最优特征向量；将实际采样数据输入提取最优特征，采用KNN分类器对电能质量扰动进行分类识别。通过PSO进行电能质量扰动信号特征优选，提高电能质量扰动检测效率；采用基于PSO和KNN结合的嵌入式特征优选算法，提升分类器的分类准确率；采用S变换能提取电能质量扰动信号的时频特征，对单一电能质量扰动识别率高
一种混合特征优选电能质量扰动识别方法

[发明专利]基于深度卷积神经网络的电能质量扰动分类方法及系统-CN202211181262.3在审
发明人：田世东;陈文涛;郑文立;王万斌;田光阳;钟建伟;方海兵;梁会军 -专利权人：国网湖北省电力有限公司恩施供电公司;湖北民族大学
申请日： 2022-09-27 - 公布日： 2023-01-06 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明涉及电能质量扰动信号分类技术领域，提供了基于深度卷积神经网络的电能质量扰动分类方法及系统，包括：获取电能质量扰动信号；采用多个卷积层和池化层相互叠加对电能质量扰动信号进行特征提取和特征选择，得到初级特征；基于初级特征，通过多个LSTM单元串接而成的LSTM神经网络，得到电能质量扰动信号中的时间序列信息；基于时间序列信息，通过多个残差神经网络单元，得到电能质量扰动信号的最终特征；基于最终特征进行分类，得到电能质量扰动信号类别避免了对电能质量扰动信号序列信息学习不充分而导致的分类精度低的情况。
基于深度卷积神经网络电能质量扰动分类方法系统

[发明专利]一种基于电能质量特征的扰动分类方法-CN202310383562.8在审
发明人：钟隽;张华赢;李艳;汪清;吴显;游奕弘;孙睿晨;董坤 -专利权人：深圳供电局有限公司
申请日： 2023-04-03 - 公布日： 2023-07-21 - 主分类号： G06F18/24 文献下载
摘要：本发明提供一种基于电能质量特征的扰动分类方法，包括，获取电能质量扰动数据，将获取的电能质量扰动数据按照预设的扰动类别进行识别，并根据识别结果进行标注对应的标签；其中，所述电能质量扰动数据至少包括电压瞬时值数据；识别标注后的电能质量扰动数据中的扰动信号类型，对符合预设的含噪声的扰动信号类型进行去噪处理，并对去噪处理后的电能质量扰动数据进行归一化处理，得到对应的数据集；所述数据集至少包括训练集和测试集；将所述测试集作为输入量输入通过所述训练集预先训练的神经网络模型进行识别，得到所述电能质量扰动数据所属的扰动类别。
一种基于电能质量特征扰动分类方法

[发明专利]一种复合电能质量扰动信号定量分析方法-CN201510233508.0有效
发明人：潘国兵;欧阳静;胥芳;徐红伟;陈金鑫;毛涛涛;吴雄增 -专利权人：浙江工业大学
申请日： 2015-05-08 - 公布日： 2017-10-13 - 主分类号： G01R31/00 文献下载
摘要：一种复合电能质量扰动信号定量分析方法，包括以下步骤a.原始电能质量扰动信号时序数据符号化；b.扰动信号起止时刻定位；c.电能质量扰动信号成分分析。本发明中采用了循环周期比较欧氏距离的方法来检测扰动起止时刻，建立了改善传统HHT中在扰动波形突变区域存在的模糊、过冲及模态混叠问题的新方法。该方法对双重复合电能质量扰动信号有较好的分解效果，也同样适用于单一电能质量扰动信号；有利于电能质量治理、分析潜在干扰，对电能质量早期预警也有参考意义。
一种复合电能质量扰动信号定量分析方法

[发明专利]基于集成深度学习的电能质量扰动分类方法-CN202110885330.3在审
发明人：王继东;张迪 -专利权人：天津大学
申请日： 2021-08-03 - 公布日： 2021-11-02 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及电能质量扰动分类技术，为实现电能质量扰动信号的自动分类，简化扰动分类步骤，在噪声数据中也具有较高的分类性能，本发明，基于集成深度学习的电能质量扰动分类方法，步骤如下：1)根据IEEE‑1159标准，建立电能质量扰动信号模型，产生包括正弦波信号在内的扰动信号，用于电能质量扰动分类模型的测试；2)针对产生的扰动信号数据，利用基于深度学习和集成学习的分类器进行分类，所述分类器采用LSTM网络作为基分类器，通过Bagging算法对多个LSTM网络进行集成实现分类；3)利用步骤1和步骤2所述的分类器，训练一个适用于电能质量扰动分类的模型。本发明主要应用于电能质量扰动分类场合。
基于集成深度学习电能质量扰动分类方法

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