基于多尺度特征融合的配电网负荷构成识别方法和系统

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基于多尺度特征融合的配电网负荷构成识别方法和系统
申请号:CN202510702512
申请日期:2025-05-28
公开号:CN120561860A
公开日期:2025-08-29
类型:发明专利
摘要
本发明提供一种基于多尺度特征融合的配电网负荷构成识别方法和系统,其中方法包括构建三通道彩色V‑I轨迹图;将配电网目标负荷节点的历史负荷构成、电压、电流和功率输入至三通道彩色V‑I轨迹图,提取得到轨迹特征数据;将提取得到轨迹特征数据进行缺失值填充和归一化处理,并划分为标签数据和多尺度特征数据存入样本集;将样本集输入至卷积神经网络训练,以拟合负荷构成特征矩阵与多尺度特征轨迹间的映射关系,得到负荷构成识别模型;将轨迹特征数据输入至训练好的负荷构成识别模型,输出得到目标负荷节点下的负荷构成。本发明融合不同尺度下负荷特征,提高负荷构成识别的准确性与实时性。
技术关键词
多尺度特征融合 轨迹特征 卷积神经网络训练 卷积神经网络池化层 识别方法 负荷特征 矩阵 三通道 电流 神经网络输出层 电压 数据 功率因数 有功功率 识别系统 模型训练模块