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公开(公告)号:CN119442062A
公开(公告)日:2025-02-14
申请号:CN202411469776.8
申请日:2024-10-21
Applicant: 平顶山学院 , 平顶山天安煤业股份有限公司
IPC: G06F18/2431 , G06F18/214 , G06F18/2131 , G06F18/25 , G06N3/0464
Abstract: 本发明提供一种基于SWD与联合卷积的电能质量扰动检测方法。该方法包括:步骤1:采集电能质量扰动数据并标记标签,对所述电能质量扰动数据中的每个类别进行重叠采样生成电能质量扰动信号样本;步骤2:通过SWD算法对所述电能质量扰动信号样本进行分解,并将分解后的样本分量进行重构;步骤3:将步骤2重构后的样本进行变换得到时频图;步骤4:构建联合神经卷积网络,利用所述时频图对所述联合卷积神经网络进行训练得到电能质量扰动识别模型;步骤5:将待测电能质量扰动数据对应的时频图输入到所述电能质量扰动识别模型,得到电能质量扰动识别的分类结果。本发明可实现扰动信号处理与扰动类型识别,提高电能质量扰动检测的准确率。
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公开(公告)号:CN119206240A
公开(公告)日:2024-12-27
申请号:CN202411231039.4
申请日:2024-09-04
Applicant: 平顶山学院
Abstract: 本发明提供了一种电力线识别方法、系统、设备及存储介质,属于电力系统检测技术领域,其方法包括如下步骤:获取包含有电力线的待检测图像;基于相位平移核函数及卷积定理,构建相位滤波器拉伸核函数;将待检测图像输入相位滤波器拉伸核函数,使用相位滤波器拉伸核函数对待检测图像进行拉伸变换,将频率域的待检测图像转化为空间域的角度图像,并对角度图像中的轮廓边缘进行提取;将待检测图像与包含有轮廓边缘的角度图像进行叠加,得到叠加图像,使用相对总变分RTV对叠加图像进行锐化增强处理,识别出电力线。本发明能够提高识别电力线的精度。
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