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基于二维时频谱图与改进YOLOv5的电能质量扰动识别 被引量：1
1
作者 李欣 吕干云 +4 位作者 龚彧 毕睿华 叶加星 刘晓宏 于相宜 《浙江电力》 2024年第10期35-44,共10页
随着新型电力系统中新能源渗透率逐渐升高,电网结构复杂性增加,PQD(电能质量扰动)呈现多样化和复杂化的趋势。为实现电能质量扰动的精准识别,提出一种基于二维时频谱图与改进YOLOv5的电能质量扰动图像识别的方法。首先,利用S变换将PQD... 随着新型电力系统中新能源渗透率逐渐升高,电网结构复杂性增加,PQD(电能质量扰动)呈现多样化和复杂化的趋势。为实现电能质量扰动的精准识别,提出一种基于二维时频谱图与改进YOLOv5的电能质量扰动图像识别的方法。首先,利用S变换将PQD数据映射成二维时频谱图,通过图像来表征时间、频率和幅值的扰动细节特征;然后,搭建引入ASPP(空洞空间卷积池化金字塔)结构和注意力机制的YO-LOv5训练网络,扩大特征图的感受野以充分提取扰动图像特征,进而以图像识别方法实现PQD分类识别;最后,利用仿真数据进行扰动识别准确率和鲁棒性的验证。结果表明,该方法的识别准确率较高,且图像识别法的引入有助于PQD识别结果的可视化。 展开更多
关键词 电能质量扰动图像识别 时频谱图像 YOLOv5 空洞空间卷积池化金字塔 注意力机制
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