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[期刊论文] 作者：程郴,
来源：市场调查信息（综合版） 年份：2020
为了提高传统电能质量扰动分类方法的识别准确率，本文提出了无监督学习的稀疏自编码器（SAE）来提取特征量，有监督学习的卷积神经网络来扰动分类。实验结果表明，该算法识别的准率很......
[学位论文] 作者：程郴,
来源：武汉纺织大学 年份：2021
随着配电系统和生产用户端对电能质量的要求越来越高,智能电网也在不断地完善和提高性能。为了改善电能质量并对各种扰动问题进行有效治理,首先就需要对电力系统中的扰动类型进行快速有效地分类。由于现有的电能质量扰动分类识别算法分析海量数据,识别精度不高,......
[期刊论文] 作者：徐佳雄,张明,王阳,程郴,
来源：控制工程 年份：2021
针对传统PID控制在储能电容恒流充电中不能实现控制参数非线性动态整定的问题,提出了一种基于BP神经网络PID控制的恒流充电控制方法.首先介绍了传统PID控制,并与BP神经网络PI...
[期刊论文] 作者：徐佳雄,张明,王阳,程郴,何顺帆,
来源：智慧电力 年份：2021
为了解决传统HHT在电能质量扰动检测中EMD产生的模态混叠问题,提出一种基于奇异值分解(SVD)的改进HHT的电能质量扰动检测新方法。首先,将初始信号转换为Hankel矩阵进行SVD;再...
[期刊论文] 作者：徐佳雄,张明,王阳,程郴,何顺帆,
来源：现代电力 年份：2021
为了精确实现电能质量扰动的定位和分类,提出了一种基于改进的Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huang transform,HHT)的电能质量扰动辨识新方法。对传统HHT得到的幅频参数运用极值滑窗均值算法进行去极值均值化处理,提高了在Hilbert-Huang谱中判断扰动发生和结束时刻......
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