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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图像
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基准
卷积神经网络模型
数据
双流道换热器
神经网络模型
曲面换热器
换热表面积
Delaunay三角剖分
智能安全帽
告警模块
故障原因分析
控制模块
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