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[发明专利]一种电能质量扰动识别分类方法-CN202111112226.7在审
发明人：王义春;侯艳权;李维;王文琦;赵俊涛;姚越;杜欣阳 -专利权人：国网黑龙江省电力有限公司七台河供电公司;国家电网有限公司
申请日： 2021-09-18 - 公布日： 2021-12-17 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：一种电能质量扰动识别分类方法，属于电能质量扰动信号识别领域。本发明解决了现有对电能质量扰动信号识别的方法不能在保证识别准确率高的同时提到识别效率的问题。本发明方法包括：步骤一、获取观测信号，基于压缩感知理论，把观测信号恢复为原始扰动信号，使用正交匹配追踪算法对原始信号进行压缩重构，得到重构信号及其对应的稀疏向量；步骤二、建立扰动信号识别模型，将重构信号和稀疏向量输入深度卷积神经网络进行迭代训练，得到训练后的扰动信号识别模型，将待识别的扰动信号输入至扰动信号识别模型中，实现电能质量扰动信号的分类。本发明用于电能质量扰动信号的分类识别。
一种电能质量扰动识别分类方法

[发明专利]基于知识图谱的电能质量扰动识别模型的构建和识别方法-CN202310333611.7有效
发明人：那琼澜;苏丹;任建伟;李信;肖娜;马跃;邢宁哲;庞思睿;王艺霏;杨艺西 -专利权人：国网冀北电力有限公司;国网冀北电力有限公司信息通信分公司;国家电网有限公司
申请日： 2023-03-31 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本文提供了一种基于知识图谱的电能质量扰动识别模型的构建和识别方法，其中构建方法包括：获取已知扰动信号集合中所有已知扰动信号；对所述已知扰动信号进行处理后，得到已知扰动信号的录波图像及其对应的语义描述；根据所述已知扰动信号的语义描述，得到已知扰动信号的电能扰动知识图谱；根据所述已知扰动信号的录波图像和电能扰动知识图谱，联合训练所述卷积神经网络、知识表示学习模型和电能质量扰动识别网络，构建训练好的卷积神经网络、知识表示学习模型和电能质量扰动识别网络本文通过构建扰动识别模型解决现有技术中经验法对人工经验过度依赖的问题。
基于知识图谱电能质量扰动识别模型构建方法

[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]一种基于时频数据库在线电能质量扰动识别方法及系统-CN201810776012.1有效
发明人：李建文;秦刚;李永刚;张功平;董耀 -专利权人：华北电力大学（保定）;国网青海省电力公司海西供电公司
申请日： 2018-07-16 - 公布日： 2021-02-19 - 主分类号： G01R31/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于时频数据库在线电能质量扰动识别方法及系统。该方法包括：根据各类扰动信号特征曲线建立树状结构的时频数据库；采集待识别电能的质量扰动信号；对待识别扰动信号进行多分辨率双曲线S变换；根据经过多分辨率双曲线S变换后的所述待识别扰动信号，确定所述待识别扰动信号的特征曲线；将所述待识别扰动信号的特征曲线与所述特征曲线数据库中的特征曲线对比，确定所述待识别扰动信号的特征曲线的类别。本发明的目的是提供一种基于时频数据库在线电能质量扰动识别方法及系统，提出一种科学合理的方法，不仅正确率高，而且还舍弃的复杂的阈值设置，具有良好适用价值。
一种基于频数在线电能质量扰动识别方法系统

[发明专利]一种人脸识别方法、装置及电子设备-CN202011255486.5在审
发明人：赵欲苗;保长存;胡长胜;陈智超;户磊 -专利权人：合肥的卢深视科技有限公司
申请日： 2020-11-11 - 公布日： 2021-01-29 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明实施例公开了一种人脸识别方法、装置及电子设备，所述方法包括：获取待进行人脸识别的目标图像；将所述目标图像输入到基于模型扰动的半监督人脸识别模型中，获取人脸识别结果；其中，所述基于模型扰动的半监督人脸识别模型在训练时对应的损失函数包括未加入模型扰动时的损失函数和加入模型扰动时的损失函数本发明实施例采用基于模型扰动的半监督人脸识别模型对待进行人脸识别的目标图像进行人脸识别，能够有效抵御外界扰动对识别过程的影响，从而可以有效提高人脸识别准确度。
一种识别方法装置电子设备

[发明专利]一种船舶电能扰动时间定位与类型识别的弧长差分序列方法-CN201611130754.4有效
发明人：卓金宝;施伟锋;卢捷;毋恒先 -专利权人：上海海事大学
申请日： 2016-12-09 - 公布日： 2020-05-29 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明提出一种船舶电能质量扰动时间定位与类型识别的弧长差分序列方法。该方法基于弧长差分序列对形态滤波器滤波后的电能信号进行处理，可以实现船舶电力系统中常见的5种单一扰动和3种复合扰动的时间定位和类型识别。该方法首先采用一种改进的交替混合形态滤波器，对船舶电能信号进行滤波处理，然后提出一种弧长差分序列的定义，并用于精确时间定位扰动时间，提取出扰动时频域特征‑幅值变化特征和波峰特征，最后将特征量和扰动时间输入到定义了扰动类型识别规则的类型识别器，实现扰动类型识别。本发明的方法可用于快速类型识别实际船舶电力系统中的扰动，适用于实时检测和类型识别。
一种船舶电能扰动时间定位类型识别弧长差分序列方法

[发明专利]一种基于迁移学习的电能质量扰动识别方法-CN202310658665.0在审
发明人：胡雪峰;陈兵 -专利权人：南京工程学院
申请日： 2023-06-05 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06V10/44 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于迁移学习的电能质量扰动识别方法，包括：首先采样并构建电能质量扰动数据集；其次利用相空间重构技术将电能质量扰动数据集的时序扰动数据转换为二维轨迹图像，最后构建基于迁移学习的卷积神经网络扰动识别模型，利用迁移学习的卷积神经网络对扰动轨迹图像进行识别。本发明克服了传统扰动识别方法中扰动信号特征集构造繁琐复杂、过于依赖人为选择，特征的选取并没有正确的判别标准和通用的评价框架，造成特征集合中包含大量冗余特征等问题，降低了扰动识别的复杂程度和减少了计算时间，提高了扰动识别的准确率，为电能质量治理提供一定的参考依据，同时也进一步提高了供电可靠性和经济性。
一种基于迁移学习电能质量扰动识别方法

[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]光伏静动态MPPT扰动观测识别方法及光伏阵列发电系统-CN202210640185.7在审
发明人：王建春;黄榜福;方刚;黄敏 -专利权人：固德威电源科技（广德）有限公司
申请日： 2022-06-07 - 公布日： 2022-08-09 - 主分类号： G05F1/67 文献下载
摘要：本发明公开了一种光伏静动态MPPT扰动观测识别方法及光伏阵列发电系统，该识别方法引入策略标识对静动态扰动识别方法区分和切换，又引入扰动标识记录默认扰动和非常规扰动，在非常规扰动中，是当光伏功率实时值增大时，使得电压扰动方向反向，且优先采用非常规扰动状态对动态天气下系统输出功率进行试探，下一时刻，根据当前光伏功率实时值和光伏功率变化值的波动趋势，判断上一时刻的扰动标识和扰动方向，并对当前扰动标识和扰动方向进行重新配置，不断修正功率追踪中的干扰动作，显著提升动态天气下光伏最大功率点的追踪效率，又同时兼顾静态识别和动态识别两种策略，无需增加额外的硬件电路，降低了系统设备成本。
光伏静动态 mppt 扰动观测识别方法阵列发电系统

[发明专利]一种基于多源测录井数据的生物扰动储集层识别方法-CN202011037612.X有效
发明人：牛永斌;向威;单婷婷;胡舒茵;王培俊;赵佳如 -专利权人：河南理工大学
申请日： 2020-09-28 - 公布日： 2021-08-20 - 主分类号： G06F30/27 文献下载
摘要：本发明公开一种基于多源测录井数据的生物扰动储集层识别方法，包括如下步骤：获取生物扰动储集层，并基于多源测录井方法获取生物扰动储集层的测井曲线及FMI电阻率成像测井图像；对测井曲线进行标准化检测及标准化处理；基于测井曲线及数据获取测井曲线响应特征；基于FMI电阻率成像测井图像获取FMI电阻率成像测井响应特征；基于BP神经网络构建生物扰动储集层识别模型，并通过测井曲线响应特征、FMI电阻率成像测井响应特征对生物扰动储集层识别模型进行训练，通过训练好的生物扰动储集层识别模型对生物扰动储集层的生物扰动指数进行识别。本发明能够准确可靠的对生物扰动作用形成的储集层进行识别。
一种基于多源测录井数据生物扰动储集层识别方法

[发明专利]一种高噪声环境下的电能质量扰动识别方法-CN202211206331.1在审
发明人：陈世哲;吕逸灵;王昊 -专利权人：杭州电力设备制造有限公司
申请日： 2022-09-30 - 公布日： 2023-04-04 - 主分类号： G06F18/15 文献下载
摘要：本发明公开了一种高噪声环境下的电能质量扰动识别方法，具体按照以下步骤实施：向仿真信号中加入高斯白噪声模拟高噪声环境，在该环境下采集电能质量扰动信号数据；对高噪声环境下的电能质量扰动信号数据进行特征提取以及特征融合，得到最优特征子集；将最优特征子集输入基于互信息的加权随机森林模型，得到优化的随机森林模型，将待识别的电能质量扰动信号数据输入优化的随机森林模型进行电能质量扰动信号识别与分类；本发明电能质量扰动识别方法，解决了现有技术中针对高噪声环境下，电能质量扰动信号识别方法无法有效准确识别以及传统随机森林由于各个子决策树权重相同，产生重复投票导致识别准确率下降的问题。
一种噪声环境电能质量扰动识别方法

[发明专利]基于WAMS的电网大扰动识别方法-CN201610207361.2有效
发明人：徐建军;李宏玉;高金兰;闫丽梅;许爱华;徐研凯;崔佳 -专利权人：东北石油大学
申请日： 2016-03-29 - 公布日： 2018-04-24 - 主分类号： H02J3/00 文献下载
摘要：本发明公开一种基于WAMS的电网大扰动识别方法，包括以下步骤步骤1)、数据采集；步骤2)、特征提取；步骤3)、数据计算；步骤4)、数据处理；步骤5)、扰动识别。本方法可以对电网大扰动进行识别，进而判断出电网大扰动的类型，利用此方法可以准确的识别短路，并识别出短路的三种类型(三相短路、两相接地短路和单相接地短路)，也能够准确识别出切机和切负荷这两种扰动。
基于 wams 网大扰动识别方法

[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]一种输变电线路施工扰动精准识别方法-CN202310777787.1在审
发明人：支妍力;周宇;闫立财;刘青;刘欣;张鑫;周传涛;李睿;高文龙;郑云梅 -专利权人：国网江西省电力有限公司;国网山东省电力公司建设公司;紫光软件系统有限公司
申请日： 2023-06-28 - 公布日： 2023-09-29 - 主分类号： G06V20/52 文献下载
摘要：本发明提供了一种输变电线路施工扰动精准识别方法，该方法具体包括：获取YOLO施工扰动模型，YOLO施工扰动模型利用被标记的施工扰动图像训练得到；使用YOLO施工扰动模型对监测目标区域的影像进行识别及定位，以确定出施工扰动在监测目标区域中的位置；根据确定出的位置拍摄施工扰动的待处理影像；对待处理影像进行融合计算，得到扰动影像。本发明的方案，利用YOLO施工扰动模型得到的施工扰动位置，进一步根据确定出的位置拍摄施工扰动的待处理影像，通过融合计算得到反应施工扰动的清晰影像，识别准确，计算量较小，处理速度快。
一种变电线路施工扰动精准识别方法

[发明专利]一种复合电能质量扰动信号的识别方法-CN201410193729.5在审
发明人：张葛祥;赵俊博;刘德建 -专利权人：西南交通大学
申请日： 2014-05-09 - 公布日： 2014-09-10 - 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领域，主要涉及一种基于多特征量的高识别率复合电能质量扰动信号识别方法。本发明利用电能质量监测点的监测设备采集的电能质量信号，作为待识别的扰动信号类型，即自动识别系统的输入，通过自动识别从而输出扰动信号的类型。该方法不仅能够识别电力系统中存在的多种单一扰动，还能够精确的识别出多种复合扰动，进而为电能质量的管理与治理提供辅助决策,具有重要的现实意义。
一种复合电能质量扰动信号识别方法

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