改进SECBAM-Densenet的配电网谐波水平估计模型-电测与仪表

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研究背景与问题

随着电力系统的发展，配电网谐波水平对电能质量的影响日益显著。实现配电网谐波水平全景感知对于电能质量管控至关重要。然而，由于配电网点多面广，传统的电能质量监测装置（power quality monitoring, PQM）成本高昂，运维工作量巨大，难以在各个节点广泛配置，从而限制了谐波水平全景感知的实现。

研究方法

针对上述问题，本文提出了一种基于改进SECBAM-Densenet的配电网谐波水平估计模型。首先，对SECBAM（Squeeze-and-Excitation Channel Attention Module）和Densenet（DenseNet）进行融合，以增强网络对谐波特征的提取能力。其次，通过优化网络结构，减少模型复杂度，提高计算效率。最后，结合实际配电网数据，对模型进行训练和验证。

核心结果

实验结果表明，所提出的改进SECBAM-Densenet模型在配电网谐波水平估计方面具有显著优势。与传统方法相比，该模型在准确率、实时性和鲁棒性方面均有显著提升。具体而言，改进模型在谐波水平估计任务中的平均准确率提高了约5%，实时性提高了约20%，且在噪声干扰下的鲁棒性也得到了显著增强。

结论与意义

本文提出的改进SECBAM-Densenet模型为配电网谐波水平估计提供了一种有效的方法。该模型不仅提高了谐波水平估计的准确性和实时性，还降低了计算复杂度，为配电网谐波水平全景感知的实现提供了技术支持。此外，本研究对于提高电能质量管控水平，降低电能损耗，促进清洁能源的广泛应用具有重要的理论意义和应用价值。