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多传感器信息融合的低压电网窃电设备在线监测方法
1
作者
贾永良
陶鹏
+1 位作者
张洋瑞
张冰玉
《机械设计与制造》
北大核心
2024年第11期105-109,共5页
低压电网窃电设备的在线监测是电网安全工作过程中不可缺少的步骤,但监测过程易受噪声信号、电压强度、磁场干扰等问题的影响,为此提出基于多传感器信息融合的低压电网窃电设备在线监测方法。该方法利用多传感器采集窃电设备的运行信号...
低压电网窃电设备的在线监测是电网安全工作过程中不可缺少的步骤,但监测过程易受噪声信号、电压强度、磁场干扰等问题的影响,为此提出基于多传感器信息融合的低压电网窃电设备在线监测方法。该方法利用多传感器采集窃电设备的运行信号并将信号融合,再通过局域波分解算法剔除信号中的噪声,避免噪声对监测过程产生影响,其次采用原子分解算法提取信号的特征,最后将信号特征输入到正弦基神经网络模型中,通过对信号的自动分类与监测完成低压电网窃电设备的在线监测。实验结果表明,所提方法的信号监测效果好、响应时间短。
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关键词
多传感器信号采集
原子分解法
正弦基神经网络
误差函数
自动分类与监测
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职称材料
题名
多传感器信息融合的低压电网窃电设备在线监测方法
1
作者
贾永良
陶鹏
张洋瑞
张冰玉
机构
国网河北省电力有限公司营销服务中心
出处
《机械设计与制造》
北大核心
2024年第11期105-109,共5页
基金
国家电网有限公司总部科技项目(5100-202155492A-0-5-ZN)。
文摘
低压电网窃电设备的在线监测是电网安全工作过程中不可缺少的步骤,但监测过程易受噪声信号、电压强度、磁场干扰等问题的影响,为此提出基于多传感器信息融合的低压电网窃电设备在线监测方法。该方法利用多传感器采集窃电设备的运行信号并将信号融合,再通过局域波分解算法剔除信号中的噪声,避免噪声对监测过程产生影响,其次采用原子分解算法提取信号的特征,最后将信号特征输入到正弦基神经网络模型中,通过对信号的自动分类与监测完成低压电网窃电设备的在线监测。实验结果表明,所提方法的信号监测效果好、响应时间短。
关键词
多传感器信号采集
原子分解法
正弦基神经网络
误差函数
自动分类与监测
Keywords
Multi Sensor Signal Acquisition
Atomic Decomposition
Sine Basis Neural Network
Error Function
Automatic Classification and Monitoring
分类号
TH16 [机械工程—机械制造及自动化]
TM93 [电气工程—电力电子与电力传动]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
多传感器信息融合的低压电网窃电设备在线监测方法
贾永良
陶鹏
张洋瑞
张冰玉
《机械设计与制造》
北大核心
2024
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