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(1) 广义变换量化指标用于多工况线路时频特征解析 智能电网主动网络中分布式能源接入导致信号时频特性复杂，故障机理不明晰，本研究提出基于广义变换的量化指标框架，分析不同场景下的电流响应。首先，建立网络仿真模型，采集多工况同步数据，利用广义变换提取时频分布，并定义能量集中度、峰值偏移等指标。随后，对比单相接地和高阻失效场景的零序电流特征，揭示数学模型与时频响应的关联。验证结果显示，该方法有效表征支路电流变化，适用于源荷动态耦合环境。该框架还整合了电压信号辅助验证，提升解析准确性。在实际应用中，可指导装置配置，优化监测点位。进一步，扩展到多相故障，该指标可区分瞬态与持久模式，提供细粒度分析。总体，这一阶段的研究为特征动态表征提供了理论基础，推动了从静态向主动诊断的转变。
(2) 多维特征优选与节点协作的失效类型判别模型 现有判别模型缺乏多维融合，本研究开发多维特征筛选和节点协作策略，以提升辨识精度。首先，基于奇异值窗口提取时域、频域和时频特征，构建张量指标融合多通道时空信息和单通道多域指标。随后，考虑重要性和冗余的优选机制，采用梯度提升方法实现典型失效分类。然后，设计节点权重融合精度和中心性，使用证据合成实现多节点决策。验证显示，该模型在多场景下的鲁棒性优于单一维度方法。这一创新增强了抗噪声能力，适用于拓扑变动的网络。在工程中，可集成到控制中心，提供实时警报。扩展而言，它可处理谐波干扰的复杂判别。总体，这一策略解决了融合缺失，提升了失效管理的效率。
(3) 网线分层多频相量定位架构应对参数动态与效率问题 稳态相量定位在参数不准和计算慢时失效，本研究设计网线分层多频定位架构。首先，引入虚拟节点融合时空特征，确定失效区域。随后，重构含频率的方程，结合优化算法估计距离。进一步，引入谐波相量构建多频模型，利用残差变化缩小计算。验证表明，该架构提升精度和速度，鲁棒于频率偏移。这一方法减少资源消耗，适用于大规模网络。在实践中，可与同步装置联动，实现自动化定位。扩展到环网，该架构可适应闭环操作。总体，这一分层策略克服了传统局限，为精准定位提供了新方案。
(4) 多分支相量提取装置设计适应宽频动态噪声环境 主动网络环境严苛，本研究设计多分支同步装置，以平衡精度和成本。首先，构建框架，提出矢量化和谱插值方法提取宽频相量，降低噪声干扰。随后，利用最小二乘初值实现准确估计。研究显示，该方法高精度提取信号，适用于快动态过程。
import numpy as np from scipy.signal import hilbert from scipy.fft import fft, fftfreq import matplotlib.pyplot as plt from sklearn.ensemble import GradientBoostingClassifier from sklearn.metrics import accuracy_score from sklearn.model_selection import train_test_split from sklearn.decomposition import SVD import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim def generalized_s_transform(signal, alpha=1.0): n = len(signal) freq = fftfreq(n) st_matrix = np.zeros((n, n), dtype=complex) for tau in range(n): window = np.exp(-2 * np.pi**2 * (np.arange(n) - tau)**2 / alpha**2) st_matrix[tau] = fft(signal * window) return st_matrix def extract_quant_indicators(st_matrix): energy = np.sum(np.abs(st_matrix)**2, axis=1) peak_freq = np.argmax(np.abs(st_matrix), axis=1) concentration = np.max(np.abs(st_matrix), axis=1) / np.mean(np.abs(st_matrix), axis=1) return energy, peak_freq, concentration def simulate_current_data(length=1000, fault_type='ground', noise=0.05): t = np.linspace(0, 1, length) base = np.sin(2 * np.pi * 50 * t) if fault_type == 'ground': transient = 0.5 * np.exp(-10 * t) * np.sin(2 * np.pi * 100 * t) else: transient = 0.3 * np.sin(2 * np.pi * 200 * t) return base + transient + noise * np.random.randn(length) data = simulate_current_data(fault_type='high_imp') st = generalized_s_transform(data) energy, peak, conc = extract_quant_indicators(st) def multi_dim_features(signal): svd = SVD(n_components=3) time_features = [np.mean(signal), np.std(signal), np.max(signal)] freq_features = np.abs(fft(signal))[:len(signal)//2] time_freq = generalized_s_transform(signal) tensor = np.stack([time_features, freq_features[:3], extract_quant_indicators(time_freq)[:3]]) return tensor.flatten() features = multi_dim_features(data) def generate_dataset(n_samples=100, length=1000): signals = [simulate_current_data(length, fault_type=np.random.choice(['ground', 'high_imp'])) for _ in range(n_samples)] feats = np.array([multi_dim_features(s) for s in signals]) labels = np.random.randint(0, 2, n_samples) return feats, labels feats, labels = generate_dataset() X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(feats, labels, test_size=0.2) clf = GradientBoostingClassifier() clf.fit(X_train, y_train) preds = clf.predict(X_test) acc = accuracy_score(y_test, preds) class NodeCollabNet(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim): super().__init__() self.fc1 = nn.Linear(input_dim, hidden_dim) self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, 1) def forward(self, x): return torch.sigmoid(self.fc2(torch.relu(self.fc1(x)))) model = NodeCollabNet(10, 32) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) criterion = nn.BCELoss() train_data = torch.tensor(feats, dtype=torch.float32) train_labels = torch.tensor(labels, dtype=torch.float32).unsqueeze(1) for epoch in range(10): out = model(train_data) loss = criterion(out, train_labels) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() def layer_positioning(measurements, freqs): residuals = np.abs(measurements - np.mean(measurements)) harm = fft(measurements) multi_freq = np.concatenate([residuals, np.abs(harm[:len(freqs)])]) dist_est = np.argmin(multi_freq) / len(measurements) return dist_est meas = np.random.randn(100) freqs = fftfreq(100) est = layer_positioning(meas, freqs) def hilbert_ipst_extract(signal): analytic = hilbert(signal) envelope = np.abs(analytic) freq_est = np.diff(np.unwrap(np.angle(analytic))) / (2 * np.pi) return np.mean(envelope), np.mean(freq_est) env, freq = hilbert_ipst_extract(data) plt.figure() plt.imshow(np.abs(st), aspect='auto') plt.title('Time-Frequency Matrix') plt.show() from sklearn.cluster import KMeans kmeans = KMeans(n_clusters=2) clusters = kmeans.fit_predict(feats) def evidence_synthesis(probs, weights): combined = np.average(probs, axis=0, weights=weights) return combined / np.sum(combined) node_probs = np.random.rand(5, 2) weights = np.random.rand(5) synth = evidence_synthesis(node_probs, weights)如有问题，可以直接沟通
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