[發(fā)明專利]考慮類型匹配偏差的電力線載波信道噪聲預(yù)測方法和系統(tǒng)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202310426814.0
• 申請日: 2023-04-19
• 公開（公告）號: CN116418368A
• 公開（公告）日: 2023-07-11
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 施展;李波;鄧曉智;李星南;曾瑛;張健;梁宇圖
• 申請（專利權(quán)）人: 廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司;廣東電網(wǎng)有限責(zé)任公司電力調(diào)度控制中心
• 主分類號: H04B3/46
• 分類號: H04B3/46;H04B3/54;G06F18/22;G06N3/048;G06N3/0499;G06N3/08
• 代理公司: 廣州三環(huán)專利商標(biāo)代理有限公司 44202
• 代理人: 廖慧琪

1.一種考慮類型匹配偏差的電力線載波信道噪聲預(yù)測方法，其特征在于，包括：

采集電力線載波信道噪聲的原始噪聲數(shù)據(jù)；

分別計算所述原始噪聲數(shù)據(jù)和各噪聲類型歷史數(shù)據(jù)之間的匹配相似度，并將匹配相似度最高對應(yīng)的噪聲類型作為所述電力線載波信道噪聲的噪聲類型；計算所述原始噪聲數(shù)據(jù)和對應(yīng)噪聲類型歷史數(shù)據(jù)之間的匹配偏差；其中，所述噪聲類型包括有色背景噪聲、窄帶噪聲、工頻異步周期脈沖噪聲、工頻同步周期脈沖噪聲和隨機脈沖噪聲；

將所述原始噪聲數(shù)據(jù)輸入至預(yù)先訓(xùn)練好的噪聲預(yù)測模型，基于所述噪聲預(yù)測模型的輸出實現(xiàn)對所述電力線載波信道噪聲的預(yù)測；

其中，所述噪聲預(yù)測模型是基于對應(yīng)噪聲類型的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測誤差，以及所述原始噪聲數(shù)據(jù)和對應(yīng)噪聲類型歷史數(shù)據(jù)之間的匹配偏差，并通過預(yù)設(shè)的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練而成的。

2.如權(quán)利要求1所述的一種考慮類型匹配偏差的電力線載波信道噪聲預(yù)測方法，其特征在于，所述噪聲預(yù)測模型的訓(xùn)練過程包括：

獲取數(shù)據(jù)訓(xùn)練集；其中，所述數(shù)據(jù)訓(xùn)練集包括噪聲樣本和對應(yīng)的期望輸出；

將所述噪聲樣本輸入至所述小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，獲得網(wǎng)絡(luò)實際輸出；

根據(jù)所述網(wǎng)絡(luò)實際輸出和所述期望輸出，計算得到小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測誤差；

基于所述小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測誤差和所述匹配偏差，迭代更新所述小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)權(quán)重和網(wǎng)絡(luò)閾值，直到所述預(yù)測誤差小于預(yù)設(shè)的誤差精度時，獲得訓(xùn)練好的所述噪聲預(yù)測模型。

3.如權(quán)利要求2所述的一種考慮類型匹配偏差的電力線載波信道噪聲預(yù)測方法，其特征在于，所述小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)權(quán)重和網(wǎng)絡(luò)閾值具體為：

其中，μ_i(t)為第t個時隙適配第i種噪聲類型的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)率參數(shù)，ΔW_i(t)為第t個時隙適配第i種噪聲類型的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的權(quán)重更新量，ΔB_i(t)為第t個時隙適配第i種噪聲類型的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的閾值更新量，error_i(t)為第t個時隙第i種噪聲類型的匹配偏差，B_i(t)為第t個時隙的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)閾值矩陣，W_i(t)為第t個時隙小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)權(quán)重矩陣，e_i(t)為第t個時隙適配第i種噪聲類型的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)預(yù)測誤差。

4.如權(quán)利要求3所述的一種考慮類型匹配偏差的電力線載波信道噪聲預(yù)測方法，其特征在于，所述網(wǎng)絡(luò)實際輸出具體為：

其中，y_i,n(t)為第t個時隙適配第i種噪聲類型的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)第n個輸出，x_k,i(t)為第t個時隙適配第i種噪聲類型的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)輸入層第k個神經(jīng)元輸入，w_ks,i(t)為第t個時隙輸入層神經(jīng)元與隱藏層神經(jīng)元之間的權(quán)重，b_s,i(t)為第t個時隙隱藏層閾值，w_sn,i(t)為第t個時隙隱藏層神經(jīng)元與輸出層神經(jīng)元之間的權(quán)重，b_n,i(t)為第t個時隙輸出層閾值，a_s,i(t)為第t個時隙隱藏層的伸縮因子，f為小波基函數(shù)。

5.如權(quán)利要求4所述的一種考慮類型匹配偏差的電力線載波信道噪聲預(yù)測方法，其特征在于，所述計算所述原始噪聲數(shù)據(jù)和各噪聲類型歷史數(shù)據(jù)之間的匹配相似度，具體為：

根據(jù)下式進(jìn)行計算：

其中，D_i(t)為第t個時隙原始噪聲數(shù)據(jù)與第i種噪聲類型的匹配相似度，e_i(t-1)為適配第i種噪聲類型的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)歷史預(yù)測誤差，error_i(t)為第t個時隙第i種噪聲類型的匹配偏差，α_i(t)為第t個時隙第i種噪聲類型匹配偏差的權(quán)重參數(shù)，β_i(t)為第t個時隙適配第i種噪聲類型的小波神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)歷史預(yù)測誤差的權(quán)重參數(shù)。