买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网获悉广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力调度控制中心申请的专利一种包含高比例电力电子运行的载波噪声识别方法与系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117290703B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-05发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311257948.0，技术领域涉及：G06F18/213；该发明授权一种包含高比例电力电子运行的载波噪声识别方法与系统是由施展;付佳佳;李星南;曾瑛设计研发完成，并于2023-09-26向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种包含高比例电力电子运行的载波噪声识别方法与系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种包含高比例电力电子运行的载波噪声识别方法与系统，采集电力线载波测试噪声数据，利用自组织映射神经网络对电力线载波测试噪声数据进行特征提取，得到多维特征数据，利用多维特征数据计算得到多维噪声特征逼近残差，再根据多维噪声特征逼近残差确定自组织映射神经网络的活跃神经元数量，根据活跃神经元数量对多维特征数据和多维噪声特征库进行聚类匹配，得到噪声识别结果，其中，多维噪声特征库通过利用超自然螺旋进化方法对电力线载波测试噪声样本数据进行特征提取构建得到的，本方法通过利用多维噪声特征逼近残差结果计算对自组织映射神经网络中的参数进行动态改进，提高了电力线噪声识别速度。

本发明授权一种包含高比例电力电子运行的载波噪声识别方法与系统在权利要求书中公布了：1.一种包含高比例电力电子运行的载波噪声识别方法，其特征在于，包括： 采集电力线载波测试噪声数据； 将所述电力线载波测试噪声数据输入构建好的自组织映射神经网络中，以使所述自组织映射神经网络对所述电力线载波测试噪声数据进行特征提取，得到多维特征数据，利用所述多维特征数据计算得到多维噪声特征逼近残差，将所述多维噪声特征逼近残差与预设多维噪声特征逼近残差进行对比，得到残差差值，根据所述残差差值得到活跃神经元数量； 根据所述活跃神经元数量对所述多维特征数据和多维噪声特征库进行聚类匹配，得到噪声识别结果，其中，所述多维噪声特征库包括多个典型噪声特征，且所述典型噪声特征是通过利用超自然螺旋进化方法对电力线载波测试噪声样本数据进行特征提取构建得到的，所述噪声识别结果的聚类匹配过程为： 对所述多维特征数据和权重向量进行归一化处理，得到归一化后的多维特征与归一化后的权重向量，并计算所述归一化后的多维特征数据和所述归一化后的权重向量的内积； 根据所述内积对所述自组织映射神经网络中的神经元进行排序，得到排序结果，在所述排序结果内选择内积大于预设值的神经元作为活跃神经元； 根据所述活跃神经元确定活跃邻域，并根据所述归一化后的多维特征与所述归一化后的权重向量的偏差的梯度调整所述活跃邻域内的权重，得到调整后的权重，利用所述调整后的权重对所述多维特征数据进行聚类，得到聚类结果； 计算所述聚类结果与所述典型噪声特征的相关度，选择相关度最高的所述聚类结果作为噪声识别结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司电力调度控制中心，其通讯地址为：510000 广东省广州市越秀区东风东路757号；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

以上内容由龙图腾AI智能生成。