一种智能检测电压暂降的方法和系统

    公开(公告)号:CN115078816A

    公开(公告)日:2022-09-20

    申请号:CN202210718220.2

    申请日:2022-06-23

    IPC分类号: G01R19/25 H02J3/00 G06F17/15

    摘要: 本发明属于电力领域,尤其涉及一种智能检测电压暂降的方法和系统,方法包括解析电压信号以获得频谱数据,划分所述频谱数据的信号基带频域;按照划分的结果进行经验小波函数构造,以完成基频信号的经验小波重构;基于重构基频信号的时频特性设置特征值,对特征值进行阈值判断以识别电压暂降。通过解析电压信号以获得频谱数据,实现模数转换以便于进行数据的处理,划分对应的信号基带频域,为后续处理做准备;通过对划分的结果进行经验小波函数构造,能够提高后续处理的效率;通过设置特征值能够提高识别电压暂降的能力;通过阈值判断能够识别电压暂降。

    一种基于小波、希尔伯特和神经网络的电能质量检测方法

    公开(公告)号:CN115128379A

    公开(公告)日:2022-09-30

    申请号:CN202210723142.5

    申请日:2022-06-24

    摘要: 本发明属于电能质量检测技术领域,具体涉及一种基于小波、希尔伯特和神经网络的电能质量检测方法,包括步骤:采集待分析的电压信号,并对信号进行快速傅里叶变换以获得频谱数据;参考频谱数据对信号基带频域进行划分;按照频带划分结果进行经验小波函数构造,并以该函数完成基频信号的经验小波重构;使用希尔伯特变换对各个重构信号进行变换,并计算其对应的瞬时相位和瞬时幅值;通过瞬时相位和瞬时幅值,绘制出对应重构信号的星座曲线图;将所得的星座曲线图输入训练好的卷积神经网络中进行图像分类,根据分类结果得到该信号包含的电能质量扰动信号。本发明可以降低卷积神经网络的复杂度,进而降低算法复杂度。