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DeepCNN用于电能质量扰动分类。

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简介：
十六种电能质量扰动，涵盖了电力系统中可能出现的各种不期望的波动和失真现象，这些扰动会对电网的稳定运行和电力设备的可靠性产生潜在影响。

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  • 基于DeepCNN的电能质量扰动分类
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    本研究提出了一种基于深度卷积神经网络（DeepCNN）的方法，专门用于电能质量扰动事件的自动分类。该方法通过高效地学习信号特征，显著提高了识别精度和鲁棒性。 16种电能质量扰动主要包括电压暂升、电压暂降、短时间中断、频率偏差、谐波污染、电压波动、闪变效应、负载不平衡以及系统过载等现象，这些都会对电力系统的稳定性和设备的正常运行造成影响。 除此之外还有暂时停电（瞬时断电）、电压骤降（跌落）、长时间停电事件及电压偏移等问题。这些问题不仅会影响电网的安全与经济性，还会给用户带来经济损失和安全隐患。 针对上述问题的研究对于提升供电质量、确保工业生产和居民生活的电力供应稳定性具有重要意义。
     
  • 电能质量扰动的CNN分类方法研究
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    本研究探讨了利用卷积神经网络（CNN）技术对电力系统中的电能质量扰动进行高效、准确分类的方法，旨在提升电网运行的安全性和稳定性。 使用CNN对电能质量扰动进行分类可以直接应用。由于数据量较大无法上传，但核心代码保持不变，仅供参考。
     
  • disturbance_ST.rar_扰动信号与电能扰动_电能质量_MATLAB分析
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    本资源提供关于电力系统中扰动信号及电能扰动对电能质量影响的研究资料，包含MATLAB仿真案例。适合科研人员学习参考。 本段落探讨了几种典型的电能质量扰动信号源及其对应的ST变换分析方法。
     
  • 基于支持向量机的动态电能质量扰动分类技术
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    本研究提出了一种基于支持向量机(SVM)的算法，专门用于识别和分类电力系统中的动态电能质量问题，以提高电网运行的安全性和可靠性。 本段落探讨了将支持向量机（SVM）应用于动态电能质量分类问题的方法。在Matlab环境中编程建立了六种常见的动态电能质量问题数学模型：谐波、电压暂升、电压跌落、瞬时中断、电压波动和瞬变，通过傅里叶变换与小波变换技术对样本数据进行特征提取，并生成训练及测试所需的样本集。 文章详细阐述了如何利用LIBSVM工具解决电能质量扰动分类问题的过程，并深入分析影响分类准确性的相关参数。实验结果显示：当使用C-SVC和RBF核函数时，通过适当调整参数能够获得最佳的分类效果，最高分类精确度可达96.67%。
     
  • 电能质量波形分析.rar_MATLAB 电能质量处理_电能质量波形研究_电能质量扰动_MATLAB电能质量
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    本资源为MATLAB环境下电能质量分析的研究资料，涵盖波形识别、数据处理及扰动检测等内容，适用于电力系统相关领域的科研与学习。 该压缩文件包含了五种常见电能质量扰动的MATLAB仿真程序。
     
  • 基于CNN的电能质量扰动分类与GRU方法比较_lengthfop
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    本文探讨了卷积神经网络(CNN)在电能质量扰动分类中的应用，并将其与门控循环单元(GRU)方法进行了对比分析，旨在提高电力系统故障检测效率和准确性。 使用CNN对电能质量扰动进行分类可以直接应用，数据已包含在内，仅供参考。
     
  • 基于PCA降维与优化核参数SVM的电能质量扰动分类（2013年）
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    本文提出了一种结合主成分分析(PCA)和优化核参数支持向量机(SVM)的方法，用于提升电能质量扰动信号的分类精度。通过降维去除噪声干扰并优化SVM模型，提高了算法的有效性和实用性，在2013年取得了显著成果。 首先对采样信号使用db4小波进行10层的多分辨分解，提取扰动信号各层次的能量与标准信号能量差作为特征向量；然后通过PCA（主成分分析）方法对这些特征向量进行降维处理，并选取三维数据作为分类时使用的特征向量。接下来利用交叉验证技术在训练集中自适应选择最优参数并构建模型；最后将测试集的数据输入到已建立的模型中，完成分类任务。实验结果显示，在经过PCA降维后能够有效实现扰动信号的分类：具有较高的分辨率和较强的抗噪能力，并且适用于电能质量扰动的分类分析。
     
  • 基于ML和DWT的电能质量分类研究（硕士论文）：在智能电网中利用机器学习进行高级电能质量扰动的稳健分类-matlab实现
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    本硕士论文运用机器学习及离散小波变换技术，针对智能电网中的复杂电能质量问题，提出了一种有效的扰动分类方法，并通过Matlab进行了详细验证和实现。 该项目与Itajubá联邦大学Gabriel CS Almeida的硕士学位论文《智能学习中先进功率质量扰动的鲁棒分类器的机器学习应用》相关。以下是MATLAB代码的具体细节。 新设备的引入、数据流的增长以及间歇性生成和大规模计算机化显著增加了现有电力系统的复杂度，这一变化促使更加智能化电网的需求出现。人工智能技术（包括大数据分析、机器学习(ML)、深度学习(DL)及模式识别）的发展预示着基于信息与知识的社会进入了一个新时代。随着智能电网(SG)的推广使用，这些技术的应用将变得更为重要。 本段落探讨了在SG中利用高级信号处理和机器学习算法来创建针对功率质量扰动的鲁棒分类器的方法。为此，通过随机元素生成已知PQ干扰模型以模拟实际应用场景，并从中产生了大量含有此类干扰的数据样本。随后使用离散小波变换(DWT)对这些数据进行预处理与分析。