基于spwvd图像和深度迁移学习的强迫振荡源定位方法

《基于spwvd图像和深度迁移学习的强迫振荡源定位方法》是一篇深入探讨电力系统中强迫振荡源定位问题的研究论文，全文共40页。该研究针对当前电力系统中由于外部扰动引发的强迫振荡现象，提出了一种结合SPWVD图像处理技术和深度迁移学习的创新性定位方法。

在电力系统运行过程中，强迫振荡是一种常见的不稳定现象，其来源复杂且难以识别。传统的定位方法往往依赖于系统的数学模型，但在实际应用中，由于系统参数不确定性和环境干扰，这些方法存在一定的局限性。为此，本文引入了SPWVD（Spectrogram-based Polynomial Wigner-Ville Distribution）图像处理技术，通过将原始信号转换为时频域图像，从而提取出更丰富的特征信息。

同时，为了提高模型的泛化能力和适应性，本文还采用了深度迁移学习的方法。迁移学习能够利用已有领域的知识来辅助新任务的学习，这在数据量有限的情况下尤为重要。通过对不同工况下的数据进行训练，模型可以有效识别出强迫振荡的源位置，显著提升了定位的准确性和可靠性。

本研究不仅在理论上提出了新的思路，还在实验验证方面取得了良好的成果。通过对比实验，证明了所提方法在多种场景下的优越性能，为今后电力系统稳定性的研究提供了重要的参考依据。