【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电力系统领域，具体地说是采用数据科学的研究模式，研究电能质量扰动分析方法，构建基于一维yolo的电能质量复合扰动检测、定位建模方法。
技术介绍
1、分布式电源和非线性负载大量接入电网，使得电能质量扰动(power qualitydisturbances，pqds)事件频发，多种扰动交叉耦合形成复合扰动，导致电能质量问题愈发复杂。监测装置的广泛应用是智能电网的主要特征之一，海量的电能质量扰动数据承载着大量系统和设备运行状态的有用信息，对电能质量扰动的检测分类与时间定位是电能质量治理的前提和基础。
2、现有的pqds检测分类方法可分为基于信号处理和模式分类器的两步法以及基于人工智能的深度学习方法。前者的分类效果受主观因素影响较大，分类效果难以达到最优；后者以端到端的形式实现特征的自动提取和分类，具有更高的分类准确率。但是两类方法均是在波形层面进行检测分类，在考虑更多复合扰动类型时需要对模型进行调整，存在灵活性不足的问题，而且模型给出的类型标签仅仅反映了整段波形内各基本扰动的存在情况，无法进一步获取波形内部各基本扰动...
【技术保护点】
1.基于一维YOLO的电能质量复合扰动检测、定位建模方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于一维YOLO的电能质量复合扰动检测、定位建模方法，其特征在于：步骤S1中所述的训练集、验证集和测试集中的样本比例为4:1:1，训练集和验证集中每种扰动样本包含无噪声、信噪比50dB、40dB和30dB共4种噪声水平，且占比相同。
3.根据权利要求1所述的基于一维YOLO的电能质量复合扰动检测、定位建模方法，其特征在于：步骤S2所述模型基于YOLOv3网络，由主干网络、颈部网络和头部网络构成，并在三个不同的深度层次上对各基本扰动元素进
...【技术特征摘要】
1.基于一维yolo的电能质量复合扰动检测、定位建模方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于一维yolo的电能质量复合扰动检测、定位建模方法，其特征在于：步骤s1中所述的训练集、验证集和测试集中的样本比例为4:1:1，训练集和验证集中每种扰动样本包含无噪声、信噪比50db、40db和30db共4种噪声水平，且占比相同。
3.根据权利要求1所述的基于一维yolo的电能质量复合扰动检测、定位建模方法，其特征在于：步骤s2所述模型基于yolov3网络，由主干网络、颈部网络和头部网络构成，并在三个不同的深度层次上对各基本扰动元素进行分层检测。
4.根据权利要求3所述的基于一维yolo的电能质量复合扰动检测、定位建模方法，其特征在于：在所述的头部网络中对颈部网络输出的三个不同尺度特征图进行通道维度转换，得到尺度大小分别为4m*6、2m*6和m*2的特征图f1、f2和f3，其中m＝q/32，q为pqds的采样点总数。
5.根据权利要求4所述的基于一维yolo的电能质量复合扰动检测、定位建模方法，其特征在于：所述特...
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