摘要
本发明提供电容式电压互感器误差在线检测方法及系统,方法包括:采集三相电容式电压互感器二次输出信号,并进行数据预处理;基于采集数据,构建基于堆叠自编码器的深度神经网络学习模型,通过多层非线性变换提取数据的深层特征,得到重构数据;将原始数据以及重构数据作为输入数据,分别进行协整分析,计算协整矩阵与均衡误差;将重构数据与和均衡误差相结合,构建复合统计量并计算统计量阈值;采集电容式电压互感器在线测量数据,计算监测统计量并进行异常诊断。本发明解决了难以区分测量数据中的扰动成分与误差信息,难以对电容式电压互感器的测量误差中的非线性非平稳成分进行解析、测量误差的在线检测准确率及实时性较低的技术问题。
技术关键词
电容式电压互感器
在线检测方法
均衡误差
深度神经网络学习
数据
深度特征学习
矩阵
编码器
重构误差
概率密度函数
变量
计量误差
误差修正模型
分析模块
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