基于神经网络的谐波阻抗测量方法及系统

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基于神经网络的谐波阻抗测量方法及系统
申请号:CN202411130355
申请日期:2024-08-16
公开号:CN119046681A
公开日期:2024-11-29
类型:发明专利
摘要
本发明提供了基于神经网络的谐波阻抗测量方法及系统,属于谐波阻抗测量技术领域,方法包括:通过获取谐波电压和谐波电流进行模型训练得到神经网络模型,通过实时数据进而得到预测的谐波阻抗,先对谐波电压和谐波电流行加窗简化处理,得到系统谐波阻抗的粗估值,再利用小波变换模极大值法、分段处理、稳健整体最小二乘法进行拟合,得到系统谐波阻抗的精确值,将其作为理论谐波阻抗,最后将预测的谐波阻抗和理论谐波阻抗进行比较,若不相等则调整神经网络模型的模型参数,直至相等,将调整后的神经网络模型作为最优的神经网络模型,并用于谐波阻抗测量。本发明通过最优的神经网络模型进行谐波阻抗测量,使得谐波阻抗测量结果准确可靠。
技术关键词
谐波阻抗测量方法 循环神经网络模型 小波变换模极大值法 卷积神经网络模型 曲面 电力系统 理论 电压 实时数据 分段 矩阵 电流 模块 超参数 精度 训练集
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