買專利賣專利找龍圖騰，真高效！ 查專利查商標(biāo)用IPTOP,全免費(fèi)！專利年費(fèi)監(jiān)控用IP管家,真方便！

龍圖騰網(wǎng)恭喜昆明理工大學(xué)申請(qǐng)的專利一種電力暫態(tài)擾動(dòng)在線辨識(shí)方法獲國家發(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：CN115758112B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-05-06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：202211390670.X，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/213；該發(fā)明授權(quán)一種電力暫態(tài)擾動(dòng)在線辨識(shí)方法是由李露露;高恩福;鐘羽朋;張明保;周新月設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-11-07向國家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種電力暫態(tài)擾動(dòng)在線辨識(shí)方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明公開了一種電力暫態(tài)擾動(dòng)在線辨識(shí)方法，包括如下步驟：1采集電纜系統(tǒng)中存在的暫態(tài)擾動(dòng)信號(hào)，并進(jìn)行歸一化處理；2將暫態(tài)擾動(dòng)信號(hào)解構(gòu)為不同中心頻率的多重分量，從中提取出波形特征矩陣；3分別對(duì)每個(gè)分量進(jìn)行維格納分布WVD時(shí)頻分析，得到時(shí)頻圖譜并提取各分量的時(shí)頻圖譜特征矩陣；4融合波形特征矩陣與時(shí)頻圖譜特征矩陣得到多重時(shí)頻特征矩陣，從而實(shí)現(xiàn)暫態(tài)擾動(dòng)信號(hào)的分類辨識(shí)。本發(fā)明提出的利用電纜附件處裝設(shè)的高頻電流傳感器HFCT采集到的暫態(tài)擾動(dòng)信號(hào)包含的特征細(xì)節(jié)更為明顯，更有利于實(shí)現(xiàn)暫態(tài)擾動(dòng)信號(hào)的分類辨識(shí)，且充分延拓了電纜HFCT的利用價(jià)值。

本發(fā)明授權(quán)一種電力暫態(tài)擾動(dòng)在線辨識(shí)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種電力暫態(tài)擾動(dòng)在線辨識(shí)方法，其特征在于，包括如下步驟：（1）通過電纜附件處裝設(shè)的高頻電流傳感器HFCT采集電纜系統(tǒng)中存在的暫態(tài)擾動(dòng)信號(hào)，并將采集到的暫態(tài)擾動(dòng)信號(hào)進(jìn)行歸一化處理；具體過程為先利用仿真模擬生成110KV電纜系統(tǒng)中的暫態(tài)擾動(dòng)信號(hào)波形，然后將電纜附件接地線上的擾動(dòng)電流原始信號(hào)利用信號(hào)發(fā)生器產(chǎn)生，輸入高頻電流傳感器HFCT，由示波器采集真實(shí)高頻電流傳感器HFCT的輸出信號(hào)，得到高頻電流傳感器HFCT濾波后的暫態(tài)擾動(dòng)信號(hào)，再利用最大-最小標(biāo)準(zhǔn)化法將采集到的暫態(tài)擾動(dòng)信號(hào)進(jìn)行歸一化處理；（2）利用白鯊優(yōu)化算法對(duì)變分模態(tài)分解的懲罰因子a和模態(tài)數(shù)K兩個(gè)參數(shù)進(jìn)行自動(dòng)尋優(yōu)，以確立懲罰因子a和模態(tài)數(shù)K的最優(yōu)組合，再通過參數(shù)優(yōu)化后的變分模態(tài)分解自適應(yīng)、高精度地將高頻電流傳感器HFCT濾波暫態(tài)擾動(dòng)信號(hào)分解為若干個(gè)不同頻率成分的分量BIMF1~BIMFK，分別提取各個(gè)分量的峰值系數(shù)C1K、峭度C2K、脈沖因子C3K和裕度因子C4K共計(jì)四個(gè)特征量，構(gòu)造出波形特征矩陣Ci；（3）分別對(duì)每個(gè)分量進(jìn)行維格納分布WVD時(shí)頻分析，得到時(shí)頻圖譜并提取各分量的時(shí)頻圖譜特征矩陣；分別求取各分量的維格納分布，并基于維格納分布時(shí)頻圖譜對(duì)每個(gè)分量提取以下4個(gè)時(shí)頻特征：維格納分布的均值F1K、方差F2K、能量F3K和幅值最大時(shí)對(duì)應(yīng)的頻率F4K，從而得到原信號(hào)的時(shí)頻圖譜特征矩陣Fi；（4）融合波形特征矩陣與時(shí)頻圖譜特征矩陣構(gòu)造出多重時(shí)頻特征矩陣，并將其作為長(zhǎng)短期記憶網(wǎng)絡(luò)的輸入，實(shí)現(xiàn)暫態(tài)擾動(dòng)信號(hào)的分類辨識(shí)。

如需購買、轉(zhuǎn)讓、實(shí)施、許可或投資類似專利技術(shù)，可聯(lián)系本專利的申請(qǐng)人或?qū)＠麢?quán)人昆明理工大學(xué)，其通訊地址為：650000 云南省昆明市一二一大街文昌路68號(hào)；或者聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)官方客服，聯(lián)系龍圖騰網(wǎng)可撥打電話0551-65771310或微信搜索“龍圖騰網(wǎng)”。