基于S变换和二维卷积的电流互感器误差预测方法及系统

本发明公开了基于S变换和二维卷积的电流互感器误差预测方法及系统，涉及输、配电设备状态评估与在线监测技术领域，包括采集原始信号数据，通过S变换处理原始数据，得到复数矩阵；对每一个复数矩阵中每一个元素进行取模；搭建二维卷积神经网络训练模型，对神经网络预测模型修改优化；获得比差与角差的预测结果。本发明网络模型适用于电流互感器误差的高效预测，有助于降低运行中电流互感器的超差风险；可自动学习信号的深层特征，通过参数共享和减少计算成本，提高了模型的效率，增强了模型对信号变化的泛化能力，进一步揭示出数据中的新模式和结构特征，提高了预测的准确性，并可通过增加网络层数和参数来适应不同复杂度的任务。