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龍圖騰網(wǎng)獲悉國(guó)網(wǎng)上海市電力公司申請(qǐng)的專利一種基于自監(jiān)督對(duì)比學(xué)習(xí)的電能質(zhì)量擾動(dòng)辨識(shí)方法獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN120372254B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-23發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202510838362.6，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F18/213；該發(fā)明授權(quán)一種基于自監(jiān)督對(duì)比學(xué)習(xí)的電能質(zhì)量擾動(dòng)辨識(shí)方法是由徐建兵;張健榮;周江昕設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2025-06-23向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本一種基于自監(jiān)督對(duì)比學(xué)習(xí)的電能質(zhì)量擾動(dòng)辨識(shí)方法在說明書摘要公布了：本發(fā)明提供了一種基于自監(jiān)督對(duì)比學(xué)習(xí)的電能質(zhì)量擾動(dòng)辨識(shí)方法，屬于電能質(zhì)量擾動(dòng)分析與辨識(shí)技術(shù)領(lǐng)域，解決了傳統(tǒng)電能質(zhì)量擾動(dòng)辨識(shí)方式存在的數(shù)據(jù)標(biāo)注不足和特征選擇問題。該方法包括：對(duì)無(wú)標(biāo)簽樣本集中的各電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)樣本分別進(jìn)行強(qiáng)增強(qiáng)、弱增強(qiáng)；利用強(qiáng)增強(qiáng)視圖、弱增強(qiáng)視圖訓(xùn)練基于自監(jiān)督對(duì)比學(xué)習(xí)的電能質(zhì)量擾動(dòng)預(yù)訓(xùn)練模型；從訓(xùn)練完成的電能質(zhì)量擾動(dòng)預(yù)訓(xùn)練模型中提取編碼器及其參數(shù)，在提取出的編碼器的輸出端連接全連接層，構(gòu)建電能質(zhì)量擾動(dòng)辨識(shí)模型；利用有標(biāo)簽樣本集對(duì)電能質(zhì)量擾動(dòng)辨識(shí)模型進(jìn)行分類預(yù)測(cè)訓(xùn)練；利用分類預(yù)測(cè)訓(xùn)練后的電能質(zhì)量擾動(dòng)辨識(shí)模型對(duì)實(shí)時(shí)電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)的電能質(zhì)量擾動(dòng)辨識(shí)。

本發(fā)明授權(quán)一種基于自監(jiān)督對(duì)比學(xué)習(xí)的電能質(zhì)量擾動(dòng)辨識(shí)方法在權(quán)利要求書中公布了：1.一種基于自監(jiān)督對(duì)比學(xué)習(xí)的電能質(zhì)量擾動(dòng)辨識(shí)方法，其特征在于，所述方法包括： 對(duì)無(wú)標(biāo)簽樣本集中的各電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)樣本分別進(jìn)行強(qiáng)增強(qiáng)、弱增強(qiáng)，得到對(duì)應(yīng)的強(qiáng)增強(qiáng)視圖、弱增強(qiáng)視圖；其中，利用時(shí)頻域特征檢索生成強(qiáng)增強(qiáng)視圖，執(zhí)行：分別計(jì)算每一電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)樣本的時(shí)頻域關(guān)鍵特征向量，、、分別表示均方根、極差、總諧波失真；分別計(jì)算無(wú)標(biāo)簽樣本集中每一電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)樣本與其他電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)樣本之間的時(shí)頻域關(guān)鍵特征向量之間的歐式距離，選擇歐式距離小于預(yù)設(shè)值的B個(gè)電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)樣本構(gòu)成候選集，從候選集隨機(jī)抽取1個(gè)電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)樣本作為強(qiáng)增強(qiáng)視圖； 利用所述各電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)樣本的強(qiáng)增強(qiáng)視圖、弱增強(qiáng)視圖訓(xùn)練基于自監(jiān)督對(duì)比學(xué)習(xí)的電能質(zhì)量擾動(dòng)預(yù)訓(xùn)練模型；所述電能質(zhì)量擾動(dòng)預(yù)訓(xùn)練模型依次包括編碼器、時(shí)間對(duì)比模塊和上下文對(duì)比模塊； 從訓(xùn)練完成的電能質(zhì)量擾動(dòng)預(yù)訓(xùn)練模型中提取編碼器及其參數(shù)，在提取出的編碼器的輸出端連接全連接層，構(gòu)建電能質(zhì)量擾動(dòng)辨識(shí)模型；利用有標(biāo)簽樣本集對(duì)電能質(zhì)量擾動(dòng)辨識(shí)模型進(jìn)行分類預(yù)測(cè)訓(xùn)練； 利用分類預(yù)測(cè)訓(xùn)練后的電能質(zhì)量擾動(dòng)辨識(shí)模型對(duì)實(shí)時(shí)電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)的電能質(zhì)量擾動(dòng)辨識(shí)。

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