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申请/专利权人：华北电力大学
申请日：2024-01-22
公开（公告）日：2024-05-17
公开（公告）号：CN118051720A
主分类号：G06F18/10
分类号：G06F18/10;G06F18/2131;G06F18/241;G06N3/0499;G06N3/084;H02J13/00
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.06.04#实质审查的生效;2024.05.17#公开
摘要：本发明涉及一种基于多尺度小波变换网络预测的电力电子噪声能量建模方法，该方案针对电力电子系统的运行场景，在采集到电力电子噪声后，通过分析噪声的时频特性和分布特征，并采用多尺度小波变换获得激励函数，再与深度神经网络相结合进行噪声参数调整和权重更新，通过参数预测和模型优化得到最优权重，然后针对不同噪声类型进行建模，极大提高了噪声建模的可靠性和稳定性，提高电力通信系统的数据传输效率。此外，通过对多尺度小波变换网络预测算法中尺度因子的调整，得到多噪声特征的频率取值，满足了对不同噪声的频率分析。与现有技术相比，本发明能够分析不同噪声的时频特性，并在建立对应噪声模型过程中加入了参数预测和权重更新，通过不断的优化训练降低噪声分析的误差，实现电力电子噪声的高精度建模。
主权项：1.一种基于多尺度小波变换网络预测的电力电子噪声能量建模方法，其特征在于，该建模方法针对电力电子系统运行场景，通过分析电力电子噪声的时频特性和分布特征并进行归类，再采用多尺度小波变换网络算法对噪声参数进行预测和优化，完成每种噪声的建模，在降低噪声信号干扰的同时提高电力电子噪声建模的精度和效率，适用于新型电力电子系统的噪声去除。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华北电力大学 基于多尺度小波变换网络预测的电力电子噪声能量建模方法
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