本發(fā)明涉及電能質(zhì)量干擾信號(hào)類型檢測(cè)，具體而言，涉及一種電能質(zhì)量干擾信號(hào)類型檢測(cè)方法、電能質(zhì)量干擾信號(hào)類型檢測(cè)裝置、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品。

背景技術(shù)：

1、現(xiàn)有技術(shù)中的電能質(zhì)量干擾信號(hào)類型檢測(cè)方法中，類型檢測(cè)的準(zhǔn)確性受電能質(zhì)量干擾信號(hào)中的噪聲影響較大，存在電能質(zhì)量干擾信號(hào)中的噪聲導(dǎo)致電能質(zhì)量干擾信號(hào)類型檢測(cè)不準(zhǔn)確的問題。

2、目前，針對(duì)上述問題，暫無解決方案。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本申請(qǐng)的主要目的在于提供一種電能質(zhì)量干擾信號(hào)類型檢測(cè)方法、電能質(zhì)量干擾信號(hào)類型檢測(cè)裝置、計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)和計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，以至少解決現(xiàn)有技術(shù)中電能質(zhì)量干擾信號(hào)中的噪聲導(dǎo)致電能質(zhì)量干擾信號(hào)類型檢測(cè)不準(zhǔn)確的問題。

2、為了實(shí)現(xiàn)上述目的，根據(jù)本申請(qǐng)的一個(gè)方面，提供了一種電能質(zhì)量干擾信號(hào)類型檢測(cè)方法，所述方法包括：采用小波包變換方法對(duì)原始電能質(zhì)量干擾信號(hào)進(jìn)行去噪處理，得到目標(biāo)電能質(zhì)量干擾信號(hào)；根據(jù)所述目標(biāo)電能質(zhì)量干擾信號(hào)，確定所述原始電能質(zhì)量干擾信號(hào)的類型。

3、可選地，采用小波包變換方法對(duì)原始電能質(zhì)量干擾信號(hào)進(jìn)行去噪處理，得到目標(biāo)電能質(zhì)量干擾信號(hào)，包括：獲取所述原始電能質(zhì)量干擾信號(hào)的采樣頻率和所述電能質(zhì)量干擾信號(hào)的基頻；根據(jù)所述采樣頻率、所述基頻和確定劃分頻帶數(shù)，其中，k為所述劃分頻帶數(shù)，fs為所述采樣頻率，f為所述基頻；基于所述劃分頻帶數(shù)，采用所述小波包變換方法對(duì)所述原始電能質(zhì)量干擾信號(hào)進(jìn)行去噪處理，得到所述目標(biāo)電能質(zhì)量干擾信號(hào)。

4、可選地，根據(jù)所述目標(biāo)電能質(zhì)量干擾信號(hào)，確定所述原始電能質(zhì)量干擾信號(hào)的類型，包括：對(duì)所述目標(biāo)電能質(zhì)量干擾信號(hào)進(jìn)行特征提取，得到多個(gè)目標(biāo)特征向量，所述目標(biāo)特征向量為所述目標(biāo)電能質(zhì)量干擾信號(hào)的特征向量；將多個(gè)所述目標(biāo)特征向量輸入識(shí)別模型，得到多個(gè)目標(biāo)概率，所述識(shí)別模型為采用多組訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練elm模型得到的，每組所述訓(xùn)練數(shù)據(jù)至少包括歷史時(shí)段獲取的：電能質(zhì)量干擾信號(hào)的多個(gè)所述特征向量、所述電能質(zhì)量干擾信號(hào)的多個(gè)預(yù)測(cè)概率，一個(gè)所述預(yù)測(cè)概率對(duì)應(yīng)于一種預(yù)定類型，所述預(yù)測(cè)概率為所述類型為所述預(yù)測(cè)概率對(duì)應(yīng)的所述預(yù)定類型的概率，所述目標(biāo)概率為所述目標(biāo)電能質(zhì)量干擾信號(hào)的所述預(yù)測(cè)概率；確定最大所述目標(biāo)概率對(duì)應(yīng)的所述預(yù)定類型為所述原始電能質(zhì)量干擾信號(hào)的所述類型。

5、可選地，對(duì)所述目標(biāo)電能質(zhì)量干擾信號(hào)進(jìn)行特征提取，得到多個(gè)目標(biāo)特征向量，包括：采用lmd算法對(duì)所述目標(biāo)電能質(zhì)量干擾信號(hào)進(jìn)行分解處理，得到多個(gè)所述目標(biāo)特征向量，所述目標(biāo)特征向量為pf分量。

6、可選地，將多個(gè)所述目標(biāo)特征向量輸入識(shí)別模型，得到多個(gè)目標(biāo)概率，包括：將多個(gè)所述目標(biāo)特征向量輸入輸入層，所述輸入層由多個(gè)輸入層神經(jīng)元組成，一個(gè)所述輸入層神經(jīng)元用于接收一個(gè)所述目標(biāo)特征向量；將所述輸入層接收的所述目標(biāo)特征向量輸入隱藏層，得到輸出矩陣，所述隱藏層由多個(gè)隱藏層神經(jīng)元組成；將所述輸出矩陣輸入輸出層，得到概率向量，所述輸出層由多個(gè)輸出層神經(jīng)元組成，所述概率向量包含所有的所述目標(biāo)概率。

7、可選地，所述輸入層神經(jīng)元的數(shù)量與所述目標(biāo)概率的數(shù)量相同，所述隱藏層神經(jīng)元的數(shù)量為所述目標(biāo)概率的數(shù)量的2倍，所述輸出層神經(jīng)元的數(shù)量與所述目標(biāo)概率的數(shù)量相同，所述隱藏層神經(jīng)元的偏置為所述目標(biāo)概率的數(shù)量的2倍。

8、可選地，所述類型包括：正常電壓、電壓波動(dòng)、電壓不穩(wěn)、電壓中斷、瞬時(shí)沖動(dòng)、暫態(tài)震蕩。

9、根據(jù)本申請(qǐng)的另一個(gè)方面，提供了一種電能質(zhì)量干擾信號(hào)類型檢測(cè)裝置，所述裝置包括：去噪單元，用于采用小波包變換方法對(duì)原始電能質(zhì)量干擾信號(hào)進(jìn)行去噪處理，得到目標(biāo)電能質(zhì)量干擾信號(hào)；確定單元，用于根據(jù)所述目標(biāo)電能質(zhì)量干擾信號(hào)，確定所述原始電能質(zhì)量干擾信號(hào)的類型。

10、根據(jù)本申請(qǐng)的再一個(gè)方面，提供了一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)包括存儲(chǔ)的程序，其中，在所述程序運(yùn)行時(shí)控制所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)所在設(shè)備執(zhí)行任意一種所述的電能質(zhì)量干擾信號(hào)類型檢測(cè)方法。

11、根據(jù)本申請(qǐng)的又一個(gè)方面，提供了一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序/指令，該計(jì)算機(jī)程序/指令被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)任意一種所述的電能質(zhì)量干擾信號(hào)類型檢測(cè)方法。

12、應(yīng)用本申請(qǐng)的技術(shù)方案，首先，采用小波包變換方法對(duì)原始電能質(zhì)量干擾信號(hào)進(jìn)行去噪處理，得到目標(biāo)電能質(zhì)量干擾信號(hào)，然后，根據(jù)目標(biāo)電能質(zhì)量干擾信號(hào)，確定原始電能質(zhì)量干擾信號(hào)的類型，從而解決了現(xiàn)有技術(shù)中電能質(zhì)量干擾信號(hào)中的噪聲導(dǎo)致電能質(zhì)量干擾信號(hào)類型檢測(cè)不準(zhǔn)確的問題。

技術(shù)特征：

1.一種電能質(zhì)量干擾信號(hào)類型檢測(cè)方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，采用小波包變換方法對(duì)原始電能質(zhì)量干擾信號(hào)進(jìn)行去噪處理，得到目標(biāo)電能質(zhì)量干擾信號(hào)，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，根據(jù)所述目標(biāo)電能質(zhì)量干擾信號(hào)，確定所述原始電能質(zhì)量干擾信號(hào)的類型，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，對(duì)所述目標(biāo)電能質(zhì)量干擾信號(hào)進(jìn)行特征提取，得到多個(gè)目標(biāo)特征向量，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，將多個(gè)所述目標(biāo)特征向量輸入識(shí)別模型，得到多個(gè)目標(biāo)概率，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的方法，其特征在于，所述輸入層神經(jīng)元的數(shù)量與所述目標(biāo)概率的數(shù)量相同，所述隱藏層神經(jīng)元的數(shù)量為所述目標(biāo)概率的數(shù)量的2倍，所述輸出層神經(jīng)元的數(shù)量與所述目標(biāo)概率的數(shù)量相同，所述隱藏層神經(jīng)元的偏置為所述目標(biāo)概率的數(shù)量的2倍。

7.根據(jù)權(quán)利要求1至6任一項(xiàng)所述的方法，其特征在于，所述類型包括：正常電壓、電壓波動(dòng)、電壓不穩(wěn)、電壓中斷、瞬時(shí)沖動(dòng)、暫態(tài)震蕩。

8.一種電能質(zhì)量干擾信號(hào)類型檢測(cè)裝置，其特征在于，所述裝置包括：

9.一種計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，其特征在于，所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)包括存儲(chǔ)的程序，其中，在所述程序運(yùn)行時(shí)控制所述計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)所在設(shè)備執(zhí)行權(quán)利要求1至7中任意一項(xiàng)所述的電能質(zhì)量干擾信號(hào)類型檢測(cè)方法。

10.一種計(jì)算機(jī)程序產(chǎn)品，包括計(jì)算機(jī)程序/指令，其特征在于，該計(jì)算機(jī)程序/指令被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1至7中任意一項(xiàng)所述的電能質(zhì)量干擾信號(hào)類型檢測(cè)方法。

技術(shù)總結(jié)
本申請(qǐng)?zhí)峁┝艘环N電能質(zhì)量干擾信號(hào)類型檢測(cè)方法、檢測(cè)裝置和存儲(chǔ)介質(zhì)。該方法包括：采用小波包變換方法對(duì)原始電能質(zhì)量干擾信號(hào)進(jìn)行去噪處理，得到目標(biāo)電能質(zhì)量干擾信號(hào)；根據(jù)目標(biāo)電能質(zhì)量干擾信號(hào)，確定原始電能質(zhì)量干擾信號(hào)的類型。該方法解決了現(xiàn)有技術(shù)中電能質(zhì)量干擾信號(hào)中的噪聲導(dǎo)致電能質(zhì)量干擾信號(hào)類型檢測(cè)不準(zhǔn)確的問題。

技術(shù)研發(fā)人員：白浩,要若天,劉通,徐敏,劉亦朋,顧衍璋,雷一勇,張瀚文,房衛(wèi),馮宇浩,麥中一,楊博文
受保護(hù)的技術(shù)使用者：廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2024/12/10