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申请/专利权人：东北电力大学
摘要：本发明基于马尔可夫转换场与粒子群优化的电能质量扰动分类方法，属于电力系统中的电能质量分析技术领域，首先，利用MTF将一维时序的电能质量扰动信号转换为二维的模态图像，为后续的数据特征提取创造有利条件；其次，使用CNN构建以图像模态数据为输入的电能质量扰动分类模型，并通过PSO算法对该模型中的参数进行优化，使其学习率达到最优，避免出现欠拟合或过拟合现象。最后，利用优化参数后的分类模型得到电能质量扰动分类结果，并利用评价指标对分类模型的性能进行评估。仿真结果表明，所构建的分类模型能够很好地对电能质量扰动信号进行分类，具有更高的分类准确率和抗噪能力。
主权项：1.基于马尔可夫转换场与粒子群优化的电能质量扰动分类方法，其特征是：包括以下步骤，步骤一、利用马尔可夫转换场MTF将数据特征进行可视化处理，使一维时序的电能质量扰动PQDs信号转换为二维的模态图像；步骤二、使用卷积神经网络CNN构建以图像模态数据为输入的PQDs分类模型，并通过粒子群优化算法PSO对该模型中的参数进行优化，获得最优学习率；步骤三、利用优化参数后的分类模型得到PQDs分类结果，并利用评价指标对分类模型的性能进行评估。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 东北电力大学 基于马尔可夫转换场与粒子群优化的电能质量扰动分类方法
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