一种基于小波混合卷积的多负荷识别方法和系统

    公开(公告)号:CN117132808B

    公开(公告)日:2024-02-06

    申请号:CN202310987277.7

    申请日:2023-08-07

    Abstract: 本发明公开了一种基于小波分析的多负荷识别方法,包括:获取高频采集卡同步采集的、负荷稳定运行时的电流数据和电压数据,并对其进行平均值滤波处理,以分别获取负荷在单个周期的稳态电流波形、瞬时功率波形和V‑If轨迹,对负荷在单个周期的稳态电流波形、瞬时功率波形进行归一化处理,以获得两个灰度值矩阵;同时对负荷单个周期的V‑If轨迹图像进行转换,以得到黑白二值矩阵,并将得到的两个灰度值矩阵和一个黑白二值矩阵转化为三张灰度图像,将三张灰度图像作为R/G/B通道合成一张真彩色图像,将真彩色图像输入预先训练好的多负荷识别网络模型中,以获取多负荷识别结果。本发明能够解决现有多负荷分类方法由于对电流波形数据采样设备的精度较高的技术问题。

    一种基于小波混合卷积的多负荷识别方法和系统

    公开(公告)号:CN117132808A

    公开(公告)日:2023-11-28

    申请号:CN202310987277.7

    申请日:2023-08-07

    Abstract: 本发明公开了一种基于小波分析的多负荷识别方法,包括:获取高频采集卡同步采集的、负荷稳定运行时的电流数据和电压数据,并对其进行平均值滤波处理,以分别获取负荷在单个周期的稳态电流波形、瞬时功率波形和V‑If轨迹,对负荷在单个周期的稳态电流波形、瞬时功率波形进行归一化处理,以获得两个灰度值矩阵;同时对负荷单个周期的V‑If轨迹图像进行转换,以得到黑白二值矩阵,并将得到的两个灰度值矩阵和一个黑白二值矩阵转化为三张灰度图像,将三张灰度图像作为R/G/B通道合成一张真彩色图像,将真彩色图像输入预先训练好的多负荷识别网络模型中,以获取多负荷识别结果。本发明能够解决现有多负荷分类方法由于对电流波形数据采样设备的精度较高的技术问题。

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