(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211173996.7 (22)申请日 2022.09.26 (71)申请人 国网湖北省电力有限公司恩施市供 电公司 地址 445000 湖北省恩施土家族苗族自治 州恩施市航空大道49号 申请人 湖北民族大 学 (72)发明人 张永华　康星　杨宏武　易国皇　 张吉平　姚蕾　钟建伟　梁会军　 (74)专利代理 机构 济南圣达知识产权代理有限 公司 372 21 专利代理师 赵妍 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/06(2012.01)G06K 9/62(2022.01) G06N 3/00(2006.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 7/08(2006.01) (54)发明名称 基于混沌天鹰优化器的电能质 量扰动识别 方法及系统 (57)摘要 本发明涉及电能质量扰动信号技术领域， 提 供了基于混沌天鹰优化器的电能质量扰动识别 方法及系统， 包括： 获取电能质量扰动数据； 对电 能质量扰动数据提取特征向量后， 利用神经网络 得到分类结果； 其中， 神经网络在训练过程中利 用混沌天鹰优化器优化中间层神经元数量， 且混 沌天鹰优化器的开采系数通过帐篷映射和Sine 映射得到。 大幅度提升了神经网络对电能质量扰 动识别的性能。 权利要求书2页 说明书9页 附图4页 CN 115511288 A 2022.12.23 CN 115511288 A 1.基于混沌天鹰优化器的电能质量扰动识别方法， 其特 征在于， 包括： 获取电能质量扰动数据； 对电能质量扰动数据提取 特征向量后， 利用神经网络得到分类结果； 其中， 神经网络在训练过程中利用混沌天鹰优化器优化中间层神经元数量， 且混沌天 鹰优化器的开采系数通过帐篷映射和Si ne映射得到 。 2.如权利要求1所述的基于混沌天鹰优化器的电能质量扰动识别方法， 其特征在于， 利 用混沌天鹰优化器优化中间层神经 元数量的具体步骤为： 将混沌天鹰优化器的种群初始化， 个 体代表神经元数量； 在神经元数量下， 训练神经网络； 利用训练好的神经网络执行多次分类， 计算分类结果准确度的平均值， 并将准确度的 平均值记作个 体的适应度值； 利用混沌天鹰优化器进行迭代寻优， 并将适应度值最高的个体确定为神经网络的中间 层神经元数量。 3.如权利要求2所述的基于混沌天鹰优化器的电能质量扰动识别方法， 其特征在于， 利 用混沌天鹰优化器进行迭代寻优的具体步骤为： 当迭代次数位于第 一区间时， 天鹰优化器在扩大探索方案和缩小探索方案 中随机选择 一种执行； 当迭代次数位于第 二区间时， 天鹰优化器在扩大开发方案和缩小开发方案 中随机选择 一种执行。 4.如权利要求1所述的基于混沌天鹰优化器的电能质量扰动识别方法， 其特征在于， 所 述神经网络在训练过程中的收敛 条件包括： 平均余弦相似度不小于阈值。 5.如权利要求1所述的基于混沌天鹰优化器的电能质量扰动识别方法， 其特征在于， 利 用S变换对电能质量扰动数据提取 特征向量。 6.如权利要求1所述的基于混沌天鹰优化器的电能质量扰动识别方法， 其特征在于， 所 述特征向量包括： 50Hz频率下平均值的一半、 50Hz频率下的最大峰值、 50Hz频率下的最小峰 值、 150Hz频率下的平均值、 250Hz频率的平均值、 350Hz频率下的平均值、 450Hz频率下的平 均值、 550Hz频率下的平均值、 70 0‑2500Hz频率下的平均值。 7.如权利要求1所述的基于混沌天鹰优化器的电能质量扰动识别方法， 其特征在于， 所 述电能质量扰动的数据分为 五类， 分别为： 正常数据、 电压下沉、 谐波、 电压闪变和电压暂升 数据。 8.基于混沌天鹰优化器的电能质量扰动识别系统， 其特 征在于， 包括： 数据获取模块， 其被 配置为： 获取电能质量扰动数据； 识别模块， 其被配置为： 对电能质量扰动数据提取特征向量后， 利用神经网络得到分类 结果； 其中， 神经网络在训练过程中利用混沌天鹰优化器优化中间层神经元数量， 且混沌天 鹰优化器的开采系数通过帐篷映射和Si ne映射得到 。 9.一种计算机可读存储介质， 其上存储有计算机程序， 其特征在于， 该程序被处理器执 行时实现如权利要求1 ‑7中任一项 所述的基于混沌天鹰优化器的电能质量扰动识别方法中 的步骤。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115511288 A 210.一种计算机设备， 包括存储器、 处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计 算机程序， 其特征在于， 所述处理器执行所述程序时实现如权利要求 1‑7中任一项 所述的基 于混沌天鹰优化器的电能质量扰动识别方法中的步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115511288 A 3