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基于深度学习的电力系统谐波电能计量误差校正方法
被引量:
6
1
作者
梁丽
马亚珍
《自动化技术与应用》
2023年第9期49-52,57,共5页
传统电力系统电能计量中由于未及时处理谐波电流影响,导致无法有效检测出电力系统的比差、角差拟合曲线,谐波振幅数据,导致检测误差大的问题。提出基于深度学习的电力系统谐波电能计量误差校正方法。通过深度学习分析影响谐波电流的因素...
传统电力系统电能计量中由于未及时处理谐波电流影响,导致无法有效检测出电力系统的比差、角差拟合曲线,谐波振幅数据,导致检测误差大的问题。提出基于深度学习的电力系统谐波电能计量误差校正方法。通过深度学习分析影响谐波电流的因素;再利用动态负荷算法计算电力系统的电流直流偏置比差与角差;最后将计算结果整合,实现电力系统谐波电能计量的误差校正。实验结果表明,利用所提方法误差校正时,能有效检测电力系统的比差拟合曲线、角差拟合曲线,校正时谐波振幅数据检测误差较小。
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关键词
深度学习
电力系统
谐波电能计量
误差校正
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职称材料
题名
基于深度学习的电力系统谐波电能计量误差校正方法
被引量:
6
1
作者
梁丽
马亚珍
机构
国网甘肃省电力公司市场营销事业部计量中心
出处
《自动化技术与应用》
2023年第9期49-52,57,共5页
文摘
传统电力系统电能计量中由于未及时处理谐波电流影响,导致无法有效检测出电力系统的比差、角差拟合曲线,谐波振幅数据,导致检测误差大的问题。提出基于深度学习的电力系统谐波电能计量误差校正方法。通过深度学习分析影响谐波电流的因素;再利用动态负荷算法计算电力系统的电流直流偏置比差与角差;最后将计算结果整合,实现电力系统谐波电能计量的误差校正。实验结果表明,利用所提方法误差校正时,能有效检测电力系统的比差拟合曲线、角差拟合曲线,校正时谐波振幅数据检测误差较小。
关键词
深度学习
电力系统
谐波电能计量
误差校正
Keywords
deep learning
power system
harmonic energy measurement
error correction
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于深度学习的电力系统谐波电能计量误差校正方法
梁丽
马亚珍
《自动化技术与应用》
2023
6
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