摘要
本发明涉及新型电力系统技术领域,公开了基于自适应特征提取与MAML的配电网电压溯源方法与系统。首先收集配电网各节点的电压幅值、波形、有功与无功功率、负荷及分布式电源出力等关键运行数据;然后通过自适应特征模态分解对电压信号进行时频域解构,提取电压越限事件中的关键扰动特征;接着采用深度特征融合网络与MAML元学习算法,解决电压越限场景下的小样本问题,快速适应新任务并提高电压溯源的准确性;最后,将训练好的模型部署至配电网实际监测分析运行平台中,进行实时电压溯源与监测分析。本发明能够有效提高配电网电压管理的精度与实时性,保障电网的稳定运行,并提供智能化调控支持。
技术关键词
深度特征融合网络
分布式电源出力
溯源方法
神经网络模型训练
信号特征
神经网络训练
学习算法
电压越限预测
统一时间尺度
配电网运行状态
参数
数据采集模块
负荷
典型配电网
样本
主特征提取
系统为您推荐了相关专利信息
时频重叠信号
信号特征值
多信号
匹配追踪算法
估计方法
生长发育调控
融合特征
周期
二氧化碳发生器
温湿度参数
金融
转录方法
语音信号特征
小波变换系数
语音识别模型
环氧复合材料
待测材料
声发射
阶段
时间变化曲线