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龍圖騰網(wǎng)恭喜南方電網(wǎng)科學(xué)研究院有限責(zé)任公司申請(qǐng)的專利一種自適應(yīng)同步相量測(cè)量方法和裝置獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN115201564B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-04-01發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202211042993.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G01R25/00；該發(fā)明授權(quán)一種自適應(yīng)同步相量測(cè)量方法和裝置是由劉胤良;林心昊;喻磊;袁智勇;雷金勇;史訓(xùn)濤;白浩;徐敏;曾杰設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-08-29向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種自適應(yīng)同步相量測(cè)量方法和裝置在說明書摘要公布了：本申請(qǐng)公開了一種自適應(yīng)同步相量測(cè)量方法和裝置，方法包括：采集電網(wǎng)的電力信號(hào)；提取電力信號(hào)的波形特征，將波形特征分別輸入到暫態(tài)識(shí)別模型和穩(wěn)態(tài)識(shí)別模型中進(jìn)行識(shí)別，以獲取電網(wǎng)的信號(hào)狀態(tài)，信號(hào)狀態(tài)包括暫態(tài)模式、穩(wěn)態(tài)模式和動(dòng)態(tài)模式；根據(jù)電網(wǎng)的信號(hào)狀態(tài)選取對(duì)應(yīng)的同步相量測(cè)量方法對(duì)電網(wǎng)進(jìn)行同步相量計(jì)算，改善了現(xiàn)有技術(shù)針對(duì)電網(wǎng)的三種模式應(yīng)用同一種量測(cè)控制算法，無法同時(shí)保證對(duì)電網(wǎng)的同步相量進(jìn)行測(cè)量時(shí)的測(cè)量精度要求和響應(yīng)速度要求的技術(shù)問題。

本發(fā)明授權(quán)一種自適應(yīng)同步相量測(cè)量方法和裝置在權(quán)利要求書中公布了：1.一種自適應(yīng)同步相量測(cè)量方法，其特征在于，包括：采集電網(wǎng)的電力信號(hào)；提取所述電力信號(hào)的波形特征，將所述波形特征分別輸入到暫態(tài)識(shí)別模型和穩(wěn)態(tài)識(shí)別模型中進(jìn)行識(shí)別，以獲取電網(wǎng)的信號(hào)狀態(tài)，所述信號(hào)狀態(tài)包括暫態(tài)模式、穩(wěn)態(tài)模式和動(dòng)態(tài)模式；所述暫態(tài)識(shí)別模型和所述穩(wěn)態(tài)識(shí)別模型的訓(xùn)練過程為：獲取電網(wǎng)的歷史電力信號(hào)，并提取所述歷史電力信號(hào)的波形特征，得到訓(xùn)練集；對(duì)所述訓(xùn)練集中的部分波形特征進(jìn)行類別標(biāo)注，得到有標(biāo)簽訓(xùn)練集，對(duì)剩余部分的波形特征不進(jìn)行標(biāo)注，得到無標(biāo)簽訓(xùn)練集；通過所述有標(biāo)簽訓(xùn)練集訓(xùn)練長短期記憶網(wǎng)絡(luò)，得到訓(xùn)練好的長短期記憶網(wǎng)絡(luò)；通過所述訓(xùn)練好的長短期記憶網(wǎng)絡(luò)對(duì)所述無標(biāo)簽訓(xùn)練集進(jìn)行識(shí)別，并根據(jù)識(shí)別結(jié)果對(duì)所述無標(biāo)簽訓(xùn)練集進(jìn)行類別標(biāo)注，得到新的訓(xùn)練集；將隨機(jī)噪聲輸入到生成器中，得到噪聲數(shù)據(jù)集；通過所述噪聲數(shù)據(jù)集和所述新的訓(xùn)練集訓(xùn)練對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)，得到訓(xùn)練好的對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)；聯(lián)合所述訓(xùn)練好的對(duì)抗生成網(wǎng)絡(luò)和所述訓(xùn)練好的長短期記憶網(wǎng)絡(luò)，得到第一識(shí)別模型；當(dāng)所述訓(xùn)練集標(biāo)注的類別為暫態(tài)模式和非暫態(tài)模式時(shí)，對(duì)應(yīng)訓(xùn)練得到的所述第一識(shí)別模型為暫態(tài)識(shí)別模型；當(dāng)所述訓(xùn)練集標(biāo)注的類別為穩(wěn)態(tài)模式和非穩(wěn)態(tài)模式時(shí)，對(duì)應(yīng)訓(xùn)練得到的所述第一識(shí)別模型為穩(wěn)態(tài)識(shí)別模型；或，獲取電網(wǎng)的歷史電力信號(hào)，并提取所述歷史電力信號(hào)的波形特征，得到訓(xùn)練集，對(duì)所述訓(xùn)練集進(jìn)行類別標(biāo)注；通過所述訓(xùn)練集分別訓(xùn)練第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和第二卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)模型，得到訓(xùn)練好的第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和訓(xùn)練好的第二卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)模型，所述第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和第二卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)模型為不同的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型；對(duì)所述訓(xùn)練好的第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和所述訓(xùn)練好的第二卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)模型進(jìn)行決策融合，得到第二識(shí)別模型；其中，決策融合過程為對(duì)所述訓(xùn)練好的第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型和所述訓(xùn)練好的第二卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)模型的輸出結(jié)果進(jìn)行加權(quán)融合；當(dāng)所述訓(xùn)練集標(biāo)注的類別為暫態(tài)模式和非暫態(tài)模式時(shí)，對(duì)應(yīng)訓(xùn)練得到的所述第二識(shí)別模型為暫態(tài)識(shí)別模型；當(dāng)所述訓(xùn)練集標(biāo)注的類別為穩(wěn)態(tài)模式和非穩(wěn)態(tài)模式時(shí)，對(duì)應(yīng)訓(xùn)練得到的所述第二識(shí)別模型為穩(wěn)態(tài)識(shí)別模型；根據(jù)電網(wǎng)的所述信號(hào)狀態(tài)選取對(duì)應(yīng)的同步相量測(cè)量方法對(duì)電網(wǎng)進(jìn)行同步相量計(jì)算。

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