[发明专利]基于特征图像组合与改进ResNet-18的电能质量扰动识别方法

摘要

本发明提出一种基于特征图像组合与改进ResNet‑18的电能质量扰动识别方法。首先，对各电能质量扰动信号进行变分模态分解得到一系列固有模态函数与残差分量；其次，将固有模态函数、残差分量、原始扰动信号与Subtract分量纵向拼接成分量矩阵，利用信号‑图像转化方法生成特征分量彩色图；再次，对原始扰动信号进行连续小波变换生成小波时‑频图；最后，将特征分量彩色图与小波时‑频图并行输入改进的六通道ResNet‑18完成扰动识别。通过仿真信号对电能质量扰动识别方法进行分析，其结果表明所提方法具有较好的抗噪性能并且能够更好地提取电能质量扰动特征信息，达到更高的识别准确率。