CN115514343A - 电网波形滤波***及其滤波方法 - Google Patents

电网波形滤波***及其滤波方法 Download PDF

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CN115514343A CN202210522511.4A CN202210522511A CN115514343A CN 115514343 A CN115514343 A CN 115514343A CN 202210522511 A CN202210522511 A CN 202210522511A CN 115514343 A CN115514343 A CN 115514343A
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Abstract

本申请涉及智能电网的领域，其具体地公开了一种电网波形滤波***及其滤波方法，其通过卡尔曼滤波器滤除采集的电压信号的高频扰动，并基于离散快速傅里叶变换提取所述电压信号的各个采样点的频率、幅值和相位，进一步通过上下文编码器模型和卷积神经网络模型来提取出所述各个采样点的电压频谱特征之间的动态关联特征，以及在所述电压信号的图像表征层面的图像域的局部隐含关联特征，这样再对于融合后的解码特征矩阵进行柯西重概率化，以通过围绕最小化信息损失来引入鲁棒性，实现了频率特征和波形特征作为特征局部相当于融合特征的特征整体的聚类性能，从而提高了对作为整体的期望特征的依赖性，进而提高了光伏离并网一体机的采集及控制性能。

Description

电网波形滤波***及其滤波方法
技术领域
本发明涉及智能电网的领域，且更为具体地，涉及一种电网波形滤波系 统及其滤波方法。
背景技术
能源科技是促使社会发展的重要动力，随着科技的飞速发展，人类社会 对能源的需求迅速增加。相较于水力发电、风力发电和核电，太阳能发电具 有可靠性高、维护费用低、高海拔性能好、资源分布广泛、不受地域限制等 特点。光伏发电***能够有效地和当地环境结合。因此，光伏发电受到世界 广泛重视。
无论光伏发电***采用工作与太阳能模式或是UPS模式，都需要采集 电网电压的频率与幅值。但是，由于电网中掺杂了不可预测的干扰和谐波， 会严重影响光伏离并网一体机的采集及控制性能。因此，期待一种电网电压 信号处理方案以得到高质量稳定而平稳的电压波形。
深度学***。
深度学习以及神经网络的发展，为电网电压信号的滤波处理提供了新的 解决思路和方案。
发明内容
为了解决上述技术问题，提出了本申请。本申请的实施例提供了一种电 网波形滤波***及其滤波方法，其通过卡尔曼滤波器滤除采集的电压信号的 高频扰动，并基于离散快速傅里叶变换提取所述电压信号的各个采样点的频 率、幅值和相位，进一步通过上下文编码器模型和卷积神经网络模型来提取 出所述各个采样点的电压频谱特征之间的动态关联特征，以及在所述电压信 号的图像表征层面的图像域的局部隐含关联特征，这样再对于融合后的解码 特征矩阵进行柯西重概率化，以通过围绕最小化信息损失来引入鲁棒性，实现了频率特征和波形特征作为特征局部相当于融合特征的特征整体的聚类 性能，从而提高了对作为整体的期望特征的依赖性，进而提高了光伏离并网 一体机的采集及控制性能。
根据本申请的一个方面，提供了一种电网波形滤波***，其包括：
采样单元，用于以预设采样频率从电网获取电压信号；
频率分析单元，用于基于离散快速傅里叶变换对所述电压信号进行处理 以提取所述电压信号的各个采样点的频率、幅值和相位；
上下文语义编码单元，用于将所述电压信号在各个采样点的频率、幅值 和相位通过包含嵌入层的上下文编码器以得到三个特征向量，并将所述三个 特征向量进行级联以生成对应于所述电压信号的各个采样点的波形频谱特 征向量；
采样点关联编码单元，用于将所述电压信号的各个采样点的波形频谱特 征向量进行二维排列为特征矩阵后通过第一卷积神经网络以得到波形频谱 特征矩阵；
波形图编码单元，用于将所述电压信号的波形图通过第二卷积神经网络 以得到图像特征矩阵；
特征矩阵融合单元，用于融合所述图像特征矩阵和所述波形频谱特征矩 阵以得到解码特征矩阵；
特征矩阵校正单元，用于对所述解码特征矩阵进行柯西重概率化处理以 得到校正后解码特征矩阵，其中，所述对所述解码特征矩阵进行柯西重概率 化处理基于一与所述解码特征矩阵中各个位置的特征值之间的加和值除以 一与所述解码特征矩阵中所有位置的特征值之和的加和值来进行；以及
解码生成单元，用于将所述校正后解码特征矩阵通过作为滤波生成器的 第三卷积神经网络以得到滤波后电压信号。
在上述电网波形滤波***中，所述上下文语义编码单元，进一步用于： 嵌入编码子单元，用于使用所述包含嵌入层的上下文编码器模型的嵌入层分 别将所述电压信号在各个采样点的频率、幅值和相位转化为输入向量以获得 嵌入向量的序列；语义编码子单元，用于使用所述包含嵌入层的上下文编码 器模型的基于转换器的Bert模型对所述嵌入编码子单元获得的所述嵌入向 量的序列进行基于全局掩码结构的全局语义编码以得到所述三个特征向量； 级联子单元，用于将所述语义编码子单元获得的所述三个特征向量进行级联 以生成对应于所述电压信号的各个采样点的所述波形频谱特征向量。
在上述电网波形滤波***中，所述采样点关联编码单元，进一步用于： 将所述电压信号的各个采样点的波形频谱特征向量进行二维排列为特征矩 阵；使用所述第一卷积神经网络的各层在层的正向传递中对输入数据进行卷 积处理、沿通道维度的池化处理和激活处理以由所述第一卷积神经网络的最 后一层生成所述波形频谱特征矩阵，其中，所述第一卷积神经网络的第一层 的输入为所述特征矩阵。
在上述电网波形滤波***中，所述波形图编码单元，进一步用于：所述 第二卷积神经网络的各层在层的正向传递中分别对输入数据进行基于二维 卷积核的卷积处理、沿通道维度的池化处理和激活处理以由所述第二卷积神 经网络的最后一层输出所述图像特征矩阵，其中，所述第二卷积神经网络的 第一层的输入为所述电压信号的波形图。
在上述电网波形滤波***中，所述特征矩阵融合单元，进一步用于：以 如下公式融合所述图像特征矩阵和所述波形频谱特征矩阵以得到所述解码 特征矩阵；
其中，所述公式为：
M＝αM1+βM2
其中，M为所述解码特征矩阵,M1为所述图像特征矩阵，M2为所述波形 频谱特征矩阵，“+”表示所述图像特征矩阵和所述波形频谱特征矩阵相对 应位置处的元素相加，α和β为用于控制所述解码特征矩阵中所述图像特征矩 阵和所述波形频谱特征矩阵之间的平衡的加权参数。
在上述电网波形滤波***中，所述特征矩阵校正单元，进一步用于：以 如下公式对所述解码特征矩阵进行柯西重概率化处理以得到所述校正后解 码特征矩阵；
其中，所述公式为：
Figure BDA0003642270930000031
其中mi,j和m′i,j分别是校正前和校正后的所述解码特征矩阵的各个位置 的特征值。
在上述电网波形滤波***中，所述解码生成单元，进一步用于：使用所 述作为滤波生成器的第三卷积神经网络以如下公式对所述校正后解码特征 矩阵进行处理以获得所述滤波后电压信号；其中，所述公式为：
Figure BDA0003642270930000032
其中X是所述校正后解码特征矩阵，Y是所述滤波后电压信号，W是权重矩阵，
Figure BDA0003642270930000041
表示矩阵乘。
根据本申请的另一方面，一种电网波形滤波***的滤波方法，其包括：
以预设采样频率从电网获取电压信号；
基于离散快速傅里叶变换对所述电压信号进行处理以提取所述电压信 号的各个采样点的频率、幅值和相位；
将所述电压信号在各个采样点的频率、幅值和相位通过包含嵌入层的上 下文编码器以得到三个特征向量，并将所述三个特征向量进行级联以生成对 应于所述电压信号的各个采样点的波形频谱特征向量；
将所述电压信号的各个采样点的波形频谱特征向量进行二维排列为特 征矩阵后通过第一卷积神经网络以得到波形频谱特征矩阵；
将所述电压信号的波形图通过第二卷积神经网络以得到图像特征矩阵；
融合所述图像特征矩阵和所述波形频谱特征矩阵以得到解码特征矩阵；
对所述解码特征矩阵进行柯西重概率化处理以得到校正后解码特征矩 阵，其中，所述对所述解码特征矩阵进行柯西重概率化处理基于一与所述解 码特征矩阵中各个位置的特征值之间的加和值除以一与所述解码特征矩阵 中所有位置的特征值之和的加和值来进行；以及
将所述校正后解码特征矩阵通过作为滤波生成器的第三卷积神经网络 以得到滤波后电压信号。
在上述电网波形滤波***的滤波方法中，将所述电压信号在各个采样点 的频率、幅值和相位通过包含嵌入层的上下文编码器以得到三个特征向量， 并将所述三个特征向量进行级联以生成对应于所述电压信号的各个采样点 的波形频谱特征向量，包括：使用所述包含嵌入层的上下文编码器模型的嵌 入层分别将所述电压信号在各个采样点的频率、幅值和相位转化为输入向量 以获得嵌入向量的序列；使用所述包含嵌入层的上下文编码器模型的基于转 换器的Bert模型对所述嵌入向量的序列进行基于全局掩码结构的全局语义 编码以得到所述三个特征向量；将所述三个特征向量进行级联以生成对应于 所述电压信号的各个采样点的所述波形频谱特征向量。
在上述电网波形滤波***的滤波方法中，将所述电压信号的各个采样点 的波形频谱特征向量进行二维排列为特征矩阵后通过第一卷积神经网络以 得到波形频谱特征矩阵，包括：将所述电压信号的各个采样点的波形频谱特 征向量进行二维排列为特征矩阵；使用所述第一卷积神经网络的各层在层的 正向传递中对输入数据进行卷积处理、沿通道维度的池化处理和激活处理以 由所述第一卷积神经网络的最后一层生成所述波形频谱特征矩阵，其中，所 述第一卷积神经网络的第一层的输入为所述特征矩阵。
在上述电网波形滤波***的滤波方法中，将所述电压信号的波形图通过 第二卷积神经网络以得到图像特征矩阵，包括：所述第二卷积神经网络的各 层在层的正向传递中分别对输入数据进行基于二维卷积核的卷积处理、沿通 道维度的池化处理和激活处理以由所述第二卷积神经网络的最后一层输出 所述图像特征矩阵，其中，所述第二卷积神经网络的第一层的输入为所述电 压信号的波形图。
在上述电网波形滤波***的滤波方法中，融合所述图像特征矩阵和所述 波形频谱特征矩阵以得到解码特征矩阵，包括：以如下公式融合所述图像特 征矩阵和所述波形频谱特征矩阵以得到所述解码特征矩阵；
其中，所述公式为：
M＝αM1+βM2
其中，M为所述解码特征矩阵,M1为所述图像特征矩阵，M2为所述波形 频谱特征矩阵，“+”表示所述图像特征矩阵和所述波形频谱特征矩阵相对 应位置处的元素相加，α和β为用于控制所述解码特征矩阵中所述图像特征矩 阵和所述波形频谱特征矩阵之间的平衡的加权参数。
在上述电网波形滤波***的滤波方法中，对所述解码特征矩阵进行柯西 重概率化处理以得到校正后解码特征矩阵，包括：以如下公式对所述解码特 征矩阵进行柯西重概率化处理以得到所述校正后解码特征矩阵；
其中，所述公式为：
Figure BDA0003642270930000051
其中mi,j和m′i,j分别是校正前和校正后的所述解码特征矩阵的各个位置 的特征值。
在上述电网波形滤波***的滤波方法中，将所述校正后解码特征矩阵通 过作为滤波生成器的第三卷积神经网络以得到滤波后电压信号，包括：使用 所述作为滤波生成器的第三卷积神经网络以如下公式对所述校正后解码特 征矩阵进行处理以获得所述滤波后电压信号；其中，所述公式为：
Figure BDA0003642270930000052
Figure BDA0003642270930000062
其中X是所述校正后解码特征矩阵，Y是所述滤波后电压信号，W是权重 矩阵，
Figure BDA0003642270930000061
表示矩阵乘。
根据本申请的又一方面，提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算 机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行如 上所述的电网波形滤波***的滤波方法。
与现有技术相比，本申请提供的电网波形滤波***及其滤波方法，其通 过卡尔曼滤波器滤除采集的电压信号的高频扰动，并基于离散快速傅里叶变 换提取所述电压信号的各个采样点的频率、幅值和相位，进一步通过上下文 编码器模型和卷积神经网络模型来提取出所述各个采样点的电压频谱特征 之间的动态关联特征，以及在所述电压信号的图像表征层面的图像域的局部 隐含关联特征，这样再对于融合后的解码特征矩阵进行柯西重概率化，以通 过围绕最小化信息损失来引入鲁棒性，实现了频率特征和波形特征作为特征 局部相当于融合特征的特征整体的聚类性能，从而提高了对作为整体的期望 特征的依赖性，进而提高了光伏离并网一体机的采集及控制性能。
附图说明
通过结合附图对本申请实施例进行更详细的描述，本申请的上述以及其 他目的、特征和优势将变得更加明显。附图用来提供对本申请实施例的进一 步理解，并且构成说明书的一部分，与本申请实施例一起用于解释本申请， 并不构成对本申请的限制。在附图中，相同的参考标号通常代表相同部件或 步骤。
图1A为根据本申请实施例的电网波形滤波***的一体机的太阳能工作 模式示意图。
图1B为根据本申请实施例的电网波形滤波***的一体机的太UPS工作模 式示意图。
图2为根据本申请实施例的电网波形滤波***的框图。
图3为根据本申请实施例的电网波形滤波***中上下文语义编码单元的 框图。
图4为根据本申请实施例的电网波形滤波***的滤波方法的流程图。
图5为根据本申请实施例的电网波形滤波***的滤波方法的架构示意图。
具体实施方式
下面，将参考附图详细地描述根据本申请的示例实施例。显然，所描述 的实施例仅仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理 解，本申请不受这里描述的示例实施例的限制。
场景概述
如前所述，能源科技是促使社会发展的重要动力，随着科技的飞速发展， 人类社会对能源的需求迅速增加。相较于水力发电、风力发电和核电，太阳 能发电具有可靠性高、维护费用低、高海拔性能好、资源分布广泛、不受地 域限制等特点。光伏发电***能够有效地和当地环境结合。因此，光伏发电 受到世界广泛重视。
光伏发电***一体机具有两种不同的工作模式，其中一种为太阳能工作 模式，如图1A所示，在太阳能模式下，若蓄电池的电能不足，由电网对负 载进行供电，蓄电池充电仅由光伏电池列板完成，而不采用电网对蓄电池充 电。若蓄电池电能正常，一体机将蓄电池电能逆变为220V交流电为负载供 电。还有一种为一体机的太UPS工作模式，如图1B所示，蓄电池充电由光 伏电池列板和电网共同完成。
无论光伏发电***采用工作与太阳能模式或是UPS模式，都需要采集 电网电压的频率与幅值。但是，由于电网中掺杂了不可预测的干扰和谐波， 会严重影响光伏离并网一体机的采集及控制性能。因此，期待一种电网电压 信号处理方案以得到高质量稳定而平稳的电压波形。
深度学***。
深度学习以及神经网络的发展，为电网电压信号的滤波处理提供了新的 解决思路和方案。
具体地，在本申请的技术方案中，首先以预设采样频率从电网获取电压 信号，在本申请的技术方案中，以1KHz的采样频率对电网波形采样。接着， 将采集到的电压信号通过卡尔曼滤波器滤除高频扰动，在基于离散快速傅里 叶变换对所述电压信号进行处理以提取所述电压信号的各个采样点的频率、 幅值和相位。
考虑到各个采样点的频率、幅值和相位之间存在关联，因此，在本申请 的技术方案中，以包含嵌入层的上下文编码器对各个采样点的频率、幅值和 相位进行基于全局的上下文语义编码以分别提取各个采样点的频率、幅值和 相位的以各个采样点的频率、幅值和相位的整体为语义背景的高维隐含信息， 以得到三个特征向量。具体地，在所述上下文编码器编码的过程中，首先使 用嵌入层将各个采样点的频率、幅值和相位分别映射到嵌入向量以得到嵌入 向量的序列，其中，所述嵌入层可利用电网电压特征的知识图谱来构建以使得在将各个采样点的频率、幅值和相位转化为嵌入向量的过程中引入电压特 征的先验信息。接着，所述上下文编码器采用基于转换器的Bert模型对所述 嵌入向量的序列进行编码，其中，所述基于转换器的Bert模型通过转化器的 内在掩码结构对所述嵌入向量的序列进行基于全局掩码结构的全局语义编 码以得到所述三个特征向量。然后，将所述三个特征向量进行级联以得到对 应于所述电压信号的各个采样点的波形频谱特征向量。
应可以理解，各个采样点的电压频谱特征之间存在动态关联，因此，在 本本申请的技术方案中，进一步将所述电压信号的各个采样点的波形频谱特 征向量二维排列为特征矩阵后通过第一卷积神经网络以得到波形频谱特征 矩阵。也就是，将所述电压信号的各个采样点的波形频谱特征向量按照采样 点的样本维度整合到二维的数据结构中，并使用在图像处理领域具有优异性 能表现的卷积神经网络模型对所述特征矩阵进行编码以提取所述特征矩阵 中的高维局部关联特征以得到波形频谱特征矩阵，即，各个采样点的波形频谱特征向量间的关联的高维隐含信息。
进一步地，本申请发明人意识到所述电压信号的波形图本身就是一个图 像处理，因此，在本申请实施例中，进一步使用卷积神经网络对所述电压信 号的波形图进行编码以从所述电压信号的图像表征层面来提取其在图像域 的局部隐含关联特征以得到图像特征矩阵。
这样，融合所述波形频谱特征矩阵和所述图像特征矩阵并通过作为滤波 生成器的第三卷积神经网络就可以得到滤波后的电压信号。常用的特征矩阵 融合方式包括计算所述波形频谱特征矩阵和所述图像特征矩阵的按位置加 权等。但是在通过诸如加权点和的方式对第一特征矩阵和第二特征矩阵进行 融合时，考虑到在梯度反向传播的训练过程中，融合后的解码特征矩阵在分 别向波形编码器和参数编码器进行梯度传递时，会由于特征矩阵的融合导致 编码器参数的一定的信息损失，从而影响训练效果。
因此，在本申请的技术方案中，对于融合后的解码特征矩阵进行柯西重 概率化，表示为：
Figure BDA0003642270930000091
其中mi,j和m′i,j分别是校正前和校正后的解码特征矩阵的各个位置的特 征值。
该柯西归一化通过围绕最小化信息损失来引入鲁棒性，实现了频率特征 和波形特征作为特征局部相当于融合特征的特征整体的聚类性能，从而提高 了对作为整体的期望特征的依赖性，改进了第一特征矩阵和第二特征矩阵的 融合效果。
在本申请一个具体的示例中，所述第三卷积神经网络的各层通过对解码 特征矩阵进行反卷积来得到滤波后电压信号。当然，在本申请的其他实施例 中，所述第三卷积神经网络也可以是一个对抗生成器，对此，并不为本申请 所局限。
基于此，本申请提出了一种电网波形滤波***，其包括：采样单元，用 于以预设采样频率从电网获取电压信号；频率分析单元，用于基于离散快速 傅里叶变换对所述电压信号进行处理以提取所述电压信号的各个采样点的 频率、幅值和相位；上下文语义编码单元，用于将所述电压信号在各个采样 点的频率、幅值和相位通过包含嵌入层的上下文编码器以得到三个特征向量， 并将所述三个特征向量进行级联以生成对应于所述电压信号的各个采样点 的波形频谱特征向量；采样点关联编码单元，用于将所述电压信号的各个采样点的波形频谱特征向量进行二维排列为特征矩阵后通过第一卷积神经网 络以得到波形频谱特征矩阵；波形图编码单元，用于将所述电压信号的波形 图通过第二卷积神经网络以得到图像特征矩阵；特征矩阵融合单元，用于融 合所述图像特征矩阵和所述波形频谱特征矩阵以得到解码特征矩阵；特征矩 阵校正单元，用于对所述解码特征矩阵进行柯西重概率化处理以得到校正后 解码特征矩阵，其中，所述对所述解码特征矩阵进行柯西重概率化处理基于 一与所述解码特征矩阵中各个位置的特征值之间的加和值除以一与所述解 码特征矩阵中所有位置的特征值之和的加和值来进行；以及，解码生成单元， 用于将所述校正后解码特征矩阵通过作为滤波生成器的第三卷积神经网络 以得到滤波后电压信号。
在介绍了本申请的基本原理之后，下面将参考附图来具体介绍本申请的 各种非限制性实施例。
示例性***
图2图示了根据本申请实施例的电网波形滤波***的框图。如图2所示， 根据本申请实施例的电网波形滤波***200，包括：采样单元210，用于以 预设采样频率从电网获取电压信号；频率分析单元220，用于基于离散快速 傅里叶变换对所述电压信号进行处理以提取所述电压信号的各个采样点的 频率、幅值和相位；上下文语义编码单元230，用于将所述电压信号在各个 采样点的频率、幅值和相位通过包含嵌入层的上下文编码器以得到三个特征 向量，并将所述三个特征向量进行级联以生成对应于所述电压信号的各个采 样点的波形频谱特征向量；采样点关联编码单元240，用于将所述电压信号 的各个采样点的波形频谱特征向量进行二维排列为特征矩阵后通过第一卷 积神经网络以得到波形频谱特征矩阵；波形图编码单元250，用于将所述电 压信号的波形图通过第二卷积神经网络以得到图像特征矩阵；特征矩阵融合 单元260，用于融合所述图像特征矩阵和所述波形频谱特征矩阵以得到解码 特征矩阵；特征矩阵校正单元270，用于对所述解码特征矩阵进行柯西重概 率化处理以得到校正后解码特征矩阵，其中，所述对所述解码特征矩阵进行 柯西重概率化处理基于一与所述解码特征矩阵中各个位置的特征值之间的 加和值除以一与所述解码特征矩阵中所有位置的特征值之和的加和值来进 行；以及，解码生成单元280，用于将所述校正后解码特征矩阵通过作为滤 波生成器的第三卷积神经网络以得到滤波后电压信号。
具体地，在本申请实施例中，所述采样单元210和所述频率分析单元 220，用于以预设采样频率从电网获取电压信号，并基于离散快速傅里叶变 换对所述电压信号进行处理以提取所述电压信号的各个采样点的频率、幅值 和相位。如前所述，应可以理解，无论光伏发电***采用工作与太阳能模式 或是UPS模式，都需要采集电网电压的频率与幅值。但是，由于所述电网 中掺杂了不可预测的干扰和谐波，会严重影响光伏离并网一体机的采集及控 制性能。因此，在本申请的技术方案中，期望对所述电网电压信号进行滤波 处理以得到高质量稳定而平稳的电压波形。
也就是，具体地，在本申请的技术方案中，首先通过万用表以预设采样 频率从电网获取电压信号，在本申请的技术方案中，以1KHz的采样频率对 所述电网波形采样。特别地，在一个具体示例中，可以使用万用表对所述电 网的电压信号进行获取，在别的具体示例中，还可以使用其他的电压测量设 备对所述电网的电压信号进行采集，对此并不为本申请所局限。接着，将采 集到的所述电压信号通过卡尔曼滤波器滤除高频扰动，在基于离散快速傅里 叶变换对所述电压信号进行处理以提取所述电压信号的各个采样点的频率、 幅值和相位。
具体地，在本申请实施例中，所述上下文语义编码单元230，用于将所 述电压信号在各个采样点的频率、幅值和相位通过包含嵌入层的上下文编码 器以得到三个特征向量，并将所述三个特征向量进行级联以生成对应于所述 电压信号的各个采样点的波形频谱特征向量。应可以理解，考虑到所述各个 采样点的频率、幅值和相位之间存在关联，因此，在本申请的技术方案中， 以包含嵌入层的上下文编码器对所述各个采样点的频率、幅值和相位进行基 于全局的上下文语义编码以分别提取各个采样点的频率、幅值和相位的以各 个采样点的频率、幅值和相位的整体为语义背景的高维隐含信息，以得到三 个特征向量。具体地，在所述上下文编码器编码的过程中，首先使用嵌入层 将所述各个采样点的频率、幅值和相位分别映射到嵌入向量以得到嵌入向量 的序列，其中，所述嵌入层可利用电网电压特征的知识图谱来构建以使得在 将各个采样点的频率、幅值和相位转化为嵌入向量的过程中引入电压电压特 征的先验信息。接着，所述上下文编码器采用基于转换器的Bert模型对所述 嵌入向量的序列进行编码，其中，所述基于转换器的Bert模型通过转化器的 内在掩码结构对所述嵌入向量的序列进行基于全局掩码结构的全局语义编 码以得到所述三个特征向量。然后，将所述三个特征向量进行级联以得到对 应于所述电压信号的各个采样点的波形频谱特征向量。
更具体地，在本申请实施例中，所述上下文语义编码单元，进一步用于： 首先，使用所述包含嵌入层的上下文编码器模型的嵌入层分别将所述电压信 号在各个采样点的频率、幅值和相位转化为输入向量以获得输入向量的序列。 然后，使用所述包含嵌入层的上下文编码器模型的转换器对所述嵌入编码子 单元获得的所述输入向量的序列进行基于全局的上下文语义编码以获得所 述三个特征向量。最后，将所述语义编码子单元获得的所述三个特征向量进 行级联以生成对应于所述电压信号的各个采样点的所述波形频谱特征向量。
图3图示了根据本申请实施例的电网波形滤波***中上下文语义编码单 元的框图。如图3所示，所述上下文语义编码单元230，包括：嵌入编码子 单元231，用于使用所述包含嵌入层的上下文编码器模型的嵌入层分别将所 述电压信号在各个采样点的频率、幅值和相位转化为输入向量以获得嵌入向 量的序列；语义编码子单元232，用于使用所述包含嵌入层的上下文编码器 模型的基于转换器的Bert模型对所述嵌入编码子单元231获得的所述嵌入 向量的序列进行基于全局掩码结构的全局语义编码以得到所述三个特征向 量；级联子单元233，用于将所述语义编码子单元232获得的所述三个特征 向量进行级联以生成对应于所述电压信号的各个采样点的所述波形频谱特 征向量。
具体地，在本申请实施例中，所述采样点关联编码单元240，用于将所 述电压信号的各个采样点的波形频谱特征向量进行二维排列为特征矩阵后 通过第一卷积神经网络以得到波形频谱特征矩阵。应可以理解，由于所述各 个采样点的电压频谱特征之间存在动态关联，因此，在本申请的技术方案中， 进一步将所述电压信号的各个采样点的波形频谱特征向量二维排列为特征 矩阵后通过第一卷积神经网络以得到波形频谱特征矩阵。也就是，将所述电 压信号的各个采样点的波形频谱特征向量按照采样点的样本维度整合到二 维的数据结构中，并使用在图像处理领域具有优异性能表现的卷积神经网络 模型对所述特征矩阵进行编码以提取所述特征矩阵中的高维局部关联特征 以得到波形频谱特征矩阵，即，所述各个采样点的波形频谱特征向量间的关 联的高维隐含信息。
更具体地，在本申请实施例中，所述采样点关联编码单元，进一步用于： 将所述电压信号的各个采样点的波形频谱特征向量进行二维排列为特征矩 阵；使用所述第一卷积神经网络的各层在层的正向传递中对输入数据进行卷 积处理、沿通道维度的池化处理和激活处理以由所述第一卷积神经网络的最 后一层生成所述波形频谱特征矩阵，其中，所述第一卷积神经网络的第一层 的输入为所述特征矩阵。
具体地，在本申请实施例中，所述波形图编码单元250，用于将所述电 压信号的波形图通过第二卷积神经网络以得到图像特征矩阵。应可以理解， 由于所述电压信号的波形图本身就是一个图像处理，因此，在本申请的技术 方案中，进一步使用卷积神经网络对所述电压信号的波形图进行编码以从所 述电压信号的图像表征层面来提取其在图像域的局部隐含关联特征以得到 图像特征矩阵。相应地，在一个具体示例中，所述第二卷积神经网络的各层 在层的正向传递中分别对输入数据进行基于二维卷积核的卷积处理、沿通道 维度的池化处理和激活处理以由所述第二卷积神经网络的最后一层输出所 述图像特征矩阵，其中，所述第二卷积神经网络的第一层的输入为所述电压 信号的波形图。
具体地，在本申请实施例中，所述特征矩阵融合单元260和所述特征矩 阵校正单元270，用于融合所述图像特征矩阵和所述波形频谱特征矩阵以得 到解码特征矩阵，并对所述解码特征矩阵进行柯西重概率化处理以得到校正 后解码特征矩阵，其中，所述对所述解码特征矩阵进行柯西重概率化处理基 于一与所述解码特征矩阵中各个位置的特征值之间的加和值除以一与所述 解码特征矩阵中所有位置的特征值之和的加和值来进行。应可以理解，这样， 融合所述波形频谱特征矩阵和所述图像特征矩阵并通过作为滤波生成器的第三卷积神经网络就可以得到滤波后的电压信号，且常用的特征矩阵融合方 式包括计算所述波形频谱特征矩阵和所述图像特征矩阵的按位置加权等。但 是，考虑到在通过诸如加权点和的方式对所述波形频谱特征矩阵和所述图像 特征矩阵进行融合时，考虑到在梯度反向传播的训练过程中，融合后的所述 解码特征矩阵在分别向波形编码器和参数编码器进行梯度传递时，会由于所 述特征矩阵的融合导致编码器参数的一定的信息损失，从而影响训练效果。 因此，在本申请的技术方案中，进一步对于融合后的解码特征矩阵进行柯西重概率化。
更具体地，在本申请实施例中，所述特征矩阵融合单元，进一步用于： 以如下公式融合所述图像特征矩阵和所述波形频谱特征矩阵以得到所述解 码特征矩阵；
其中，所述公式为：
M＝αM1+βM2
其中，M为所述解码特征矩阵,M1为所述图像特征矩阵，M2为所述波形 频谱特征矩阵，“+”表示所述图像特征矩阵和所述波形频谱特征矩阵相对 应位置处的元素相加，α和β为用于控制所述解码特征矩阵中所述图像特征矩 阵和所述波形频谱特征矩阵之间的平衡的加权参数。
更具体地，在本申请实施例中，所述特征矩阵校正单元，进一步用于： 以如下公式对所述解码特征矩阵进行柯西重概率化处理以得到所述校正后 解码特征矩阵；
其中，所述公式为：
Figure BDA0003642270930000141
其中Mc为所述解码特征矩阵，且mi,j和m′i,j分别是校正前和校正后的所述 解码特征矩阵的各个位置的特征值。
具体地，在本申请实施例中，所述解码生成单元280，用于将所述校正 后解码特征矩阵通过作为滤波生成器的第三卷积神经网络以得到滤波后电 压信号。也就是，在本申请的技术方案中，在得到所述校正后的解码特征矩 阵后，进一步将所述校正后解码特征矩阵通过作为滤波生成器的第三卷积神 经网络以得到滤波后电压信号。相应地，在一个具体示例中，使用所述作为 滤波生成器的第三卷积神经网络以如下公式对所述校正后解码特征矩阵进 行解码回归以获得所述滤波后电压信号；其中，所述公式为：
Figure BDA0003642270930000142
其中X是所述校正后解码特征矩阵，Y是所述滤波后电压信号，W是权重矩阵，
Figure BDA0003642270930000143
表示矩阵乘。
综上，基于本申请实施例的所述电网波形滤波***200被阐明，其通过 卡尔曼滤波器滤除采集的电压信号的高频扰动，并基于离散快速傅里叶变换 提取所述电压信号的各个采样点的频率、幅值和相位，进一步通过上下文编 码器模型和卷积神经网络模型来提取出所述各个采样点的电压频谱特征之 间的动态关联特征，以及在所述电压信号的图像表征层面的图像域的局部隐 含关联特征，这样再对于融合后的解码特征矩阵进行柯西重概率化，以通过 围绕最小化信息损失来引入鲁棒性，实现了频率特征和波形特征作为特征局 部相当于融合特征的特征整体的聚类性能，从而提高了对作为整体的期望特 征的依赖性，进而提高了光伏离并网一体机的采集及控制性能。
如上所述，根据本申请实施例的电网波形滤波***200可以实现在各种 终端设备中，例如电网波形滤波算法的服务器等。在一个示例中，根据本申 请实施例的电网波形滤波***200可以作为一个软件模块和/或硬件模块而 集成到终端设备中。例如，该电网波形滤波***200可以是该终端设备的操 作***中的一个软件模块，或者可以是针对于该终端设备所开发的一个应用 程序；当然，该电网波形滤波***200同样可以是该终端设备的众多硬件模 块之一。
替换地，在另一示例中，该电网波形滤波***200与该终端设备也可以 是分立的设备，并且该电网波形滤波***200可以通过有线和/或无线网络 连接到该终端设备，并且按照约定的数据格式来传输交互信息。
示例性方法
图4图示了电网波形滤波***的滤波方法的流程图。如图4所示，根据 本申请实施例的电网波形滤波***的滤波方法，包括步骤：S110，以预设采 样频率从电网获取电压信号；S120，基于离散快速傅里叶变换对所述电压信 号进行处理以提取所述电压信号的各个采样点的频率、幅值和相位；S130， 将所述电压信号在各个采样点的频率、幅值和相位通过包含嵌入层的上下文 编码器以得到三个特征向量，并将所述三个特征向量进行级联以生成对应于 所述电压信号的各个采样点的波形频谱特征向量；S140，将所述电压信号的 各个采样点的波形频谱特征向量进行二维排列为特征矩阵后通过第一卷积 神经网络以得到波形频谱特征矩阵；S150，将所述电压信号的波形图通过第 二卷积神经网络以得到图像特征矩阵；S160，融合所述图像特征矩阵和所述 波形频谱特征矩阵以得到解码特征矩阵；S170，对所述解码特征矩阵进行柯 西重概率化处理以得到校正后解码特征矩阵，其中，所述对所述解码特征矩 阵进行柯西重概率化处理基于一与所述解码特征矩阵中各个位置的特征值 之间的加和值除以一与所述解码特征矩阵中所有位置的特征值之和的加和 值来进行；以及，S180，将所述校正后解码特征矩阵通过作为滤波生成器的 第三卷积神经网络以得到滤波后电压信号。
图5图示了根据本申请实施例的电网波形滤波***的滤波方法的架构示 意图。如图5所示，在所述电网波形滤波***的滤波方法的网络架构中，首 先，基于离散快速傅里叶变换对获取的所述电压信号(例如，如图5中所示 意的IN1)进行处理以提取所述电压信号的各个采样点的频率、幅值和相位 (例如，如图5中所示意的P)；接着，将所述电压信号在各个采样点的频 率、幅值和相位通过包含嵌入层的上下文编码器(例如，如图5中所示意的E)以得到三个特征向量(例如，如图5中所示意的VF1)，并将所述三个 特征向量进行级联以生成对应于所述电压信号的各个采样点的波形频谱特 征向量(例如，如图5中所示意的VF2)；然后，将所述电压信号的各个采 样点的波形频谱特征向量进行二维排列为特征矩阵(例如，如图5中所示意 的MF1)后通过第一卷积神经网络(例如，如图5中所示意的CNN1)以得到波形频谱特征矩阵(例如，如图5中所示意的MF2)；接着，将所述电压 信号的波形图(例如，如图5中所示意的Q)通过第二卷积神经网络(例如， 如图5中所示意的CNN2)以得到图像特征矩阵(例如，如图5中所示意的 MF3)；然后，融合所述图像特征矩阵和所述波形频谱特征矩阵以得到解码 特征矩阵(例如，如图5中所示意的MF4)；接着，对所述解码特征矩阵进行柯西重概率化处理以得到校正后解码特征矩阵(例如，如图5中所示意的 MF)；以及，最后，将所述校正后解码特征矩阵通过作为滤波生成器的第 三卷积神经网络(例如，如图5中所示意的CNN3)以得到滤波后电压信号 (例如，如图5中所示意的OUT)。
更具体地，在步骤S110和S120中，以预设采样频率从电网获取电压信 号，并基于离散快速傅里叶变换对所述电压信号进行处理以提取所述电压信 号的各个采样点的频率、幅值和相位。也就是，具体地，在本申请的技术方 案中，首先通过万用表以预设采样频率从电网获取电压信号，在本申请的技 术方案中，以1KHz的采样频率对所述电网波形采样。特别地，在一个具体 示例中，可以使用万用表对所述电网的电压信号进行获取，在别的具体示例 中，还可以使用其他的电压测量设备对所述电网的电压信号进行采集，对此 并不为本申请所局限。接着，将采集到的所述电压信号通过卡尔曼滤波器滤 除高频扰动，在基于离散快速傅里叶变换对所述电压信号进行处理以提取所 述电压信号的各个采样点的频率、幅值和相位。
更具体地，在步骤S130中，将所述电压信号在各个采样点的频率、幅 值和相位通过包含嵌入层的上下文编码器以得到三个特征向量，并将所述三 个特征向量进行级联以生成对应于所述电压信号的各个采样点的波形频谱 特征向量。应可以理解，考虑到所述各个采样点的频率、幅值和相位之间存 在关联，因此，在本申请的技术方案中，以包含嵌入层的上下文编码器对所 述各个采样点的频率、幅值和相位进行基于全局的上下文语义编码以分别提 取各个采样点的频率、幅值和相位的以各个采样点的频率、幅值和相位的整 体为语义背景的高维隐含信息，以得到三个特征向量。
更具体地，在步骤S140中，将所述电压信号的各个采样点的波形频谱 特征向量进行二维排列为特征矩阵后通过第一卷积神经网络以得到波形频 谱特征矩阵。应可以理解，由于所述各个采样点的电压频谱特征之间存在动 态关联，因此，在本申请的技术方案中，进一步将所述电压信号的各个采样 点的波形频谱特征向量二维排列为特征矩阵后通过第一卷积神经网络以得 到波形频谱特征矩阵。也就是，将所述电压信号的各个采样点的波形频谱特 征向量按照采样点的样本维度整合到二维的数据结构中，并使用在图像处理 领域具有优异性能表现的卷积神经网络模型对所述特征矩阵进行编码以提 取所述特征矩阵中的高维局部关联特征以得到波形频谱特征矩阵，即，所述 各个采样点的波形频谱特征向量间的关联的高维隐含信息。
更具体地，在步骤S150中，将所述电压信号的波形图通过第二卷积神 经网络以得到图像特征矩阵。应可以理解，由于所述电压信号的波形图本身 就是一个图像处理，因此，在本申请的技术方案中，进一步使用卷积神经网 络对所述电压信号的波形图进行编码以从所述电压信号的图像表征层面来 提取其在图像域的局部隐含关联特征以得到图像特征矩阵。
更具体地，在步骤S160和步骤S170中，融合所述图像特征矩阵和所述 波形频谱特征矩阵以得到解码特征矩阵，并对所述解码特征矩阵进行柯西重 概率化处理以得到校正后解码特征矩阵，其中，所述对所述解码特征矩阵进 行柯西重概率化处理基于一与所述解码特征矩阵中各个位置的特征值之间 的加和值除以一与所述解码特征矩阵中所有位置的特征值之和的加和值来 进行。应可以理解，这样，融合所述波形频谱特征矩阵和所述图像特征矩阵 并通过作为滤波生成器的第三卷积神经网络就可以得到滤波后的电压信号， 且常用的特征矩阵融合方式包括计算所述波形频谱特征矩阵和所述图像特 征矩阵的按位置加权等。但是，考虑到在通过诸如加权点和的方式对所述波 形频谱特征矩阵和所述图像特征矩阵进行融合时，考虑到在梯度反向传播的 训练过程中，融合后的所述解码特征矩阵在分别向波形编码器和参数编码器 进行梯度传递时，会由于所述特征矩阵的融合导致编码器参数的一定的信息 损失，从而影响训练效果。因此，在本申请的技术方案中，进一步对于融合 后的解码特征矩阵进行柯西重概率化。
更具体地，在步骤S180中，将所述校正后解码特征矩阵通过作为滤波 生成器的第三卷积神经网络以得到滤波后电压信号。也就是，在本申请的技 术方案中，在得到所述校正后的解码特征矩阵后，进一步将所述校正后解码 特征矩阵通过作为滤波生成器的第三卷积神经网络以得到滤波后电压信号。
综上，基于本申请实施例的所述电网波形滤波***的滤波方法被阐明， 其通过卡尔曼滤波器滤除采集的电压信号的高频扰动，并基于离散快速傅里 叶变换提取所述电压信号的各个采样点的频率、幅值和相位，进一步通过上 下文编码器模型和卷积神经网络模型来提取出所述各个采样点的电压频谱 特征之间的动态关联特征，以及在所述电压信号的图像表征层面的图像域的 局部隐含关联特征，这样再对于融合后的解码特征矩阵进行柯西重概率化， 以通过围绕最小化信息损失来引入鲁棒性，实现了频率特征和波形特征作为 特征局部相当于融合特征的特征整体的聚类性能，从而提高了对作为整体的 期望特征的依赖性，进而提高了光伏离并网一体机的采集及控制性能。
示例性计算机程序产品和计算机可读存储介质
除了上述方法和设备以外，本申请的实施例还可以是计算机程序产品， 其包括计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处 理器执行本说明书上述“示例性方法”部分中描述的根据本申请各种实施例 的电网波形滤波***的滤波方法中的功能中的步骤。
所述计算机程序产品可以以一种或多种程序设计语言的任意组合来编 写用于执行本申请实施例操作的程序代码，所述程序设计语言包括面向对象 的程序设计语言，诸如Java、C++等，还包括常规的过程式程序设计语言， 诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算设备 上执行、部分地在用户设备上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用 户计算设备上部分在远程计算设备上执行、或者完全在远程计算设备或服务 器上执行。
此外，本申请的实施例还可以是计算机可读存储介质，其上存储有计算 机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器运行时使得所述处理器执行本 说明书上述“示例性方法”部分中描述的电网波形滤波***的滤波方法中 的步骤。
所述计算机可读存储介质可以采用一个或多个可读介质的任意组合。可 读介质可以是可读信号介质或者可读存储介质。可读存储介质例如可以包括 但不限于电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的***、***或器件，或者 任意以上的组合。可读存储介质的更具体的例子(非穷举的列表)包括：具 有一个或多个导线的电连接、便携式盘、硬盘、随机存取存储器(RAM)、 只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、 便携式紧凑盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述 的任意合适的组合。

Claims (10)

1.一种电网波形滤波***，其特征在于，包括：
采样单元，用于以预设采样频率从电网获取电压信号；
频率分析单元，用于基于离散快速傅里叶变换对所述电压信号进行处理以提取所述电压信号的各个采样点的频率、幅值和相位；
上下文语义编码单元，用于将所述电压信号在各个采样点的频率、幅值和相位通过包含嵌入层的上下文编码器以得到三个特征向量，并将所述三个特征向量进行级联以生成对应于所述电压信号的各个采样点的波形频谱特征向量；
采样点关联编码单元，用于将所述电压信号的各个采样点的波形频谱特征向量进行二维排列为特征矩阵后通过第一卷积神经网络以得到波形频谱特征矩阵；
波形图编码单元，用于将所述电压信号的波形图通过第二卷积神经网络以得到图像特征矩阵；
特征矩阵融合单元，用于融合所述图像特征矩阵和所述波形频谱特征矩阵以得到解码特征矩阵；
特征矩阵校正单元，用于对所述解码特征矩阵进行柯西重概率化处理以得到校正后解码特征矩阵，其中，所述对所述解码特征矩阵进行柯西重概率化处理基于一与所述解码特征矩阵中各个位置的特征值之间的加和值除以一与所述解码特征矩阵中所有位置的特征值之和的加和值来进行；以及
解码生成单元，用于将所述校正后解码特征矩阵通过作为滤波生成器的第三卷积神经网络以得到滤波后电压信号。
2.根据权利要求1所述的电网波形滤波***，其中，所述上下文语义编码单元，进一步用于：
嵌入编码子单元，用于使用所述包含嵌入层的上下文编码器模型的嵌入层分别将所述电压信号在各个采样点的频率、幅值和相位转化为输入向量以获得嵌入向量的序列；
语义编码子单元，使用所述包含嵌入层的上下文编码器模型的基于转换器的Bert模型对所述嵌入编码子单元获得的所述嵌入向量的序列进行基于全局掩码结构的全局语义编码以得到所述三个特征向量；
级联子单元，用于将所述语义编码子单元获得的所述三个特征向量进行级联以生成对应于所述电压信号的各个采样点的所述波形频谱特征向量。
3.根据权利要求2所述的电网波形滤波***，其中，所述采样点关联编码单元，进一步用于：将所述电压信号的各个采样点的波形频谱特征向量进行二维排列为特征矩阵；使用所述第一卷积神经网络的各层在层的正向传递中对输入数据进行卷积处理、沿通道维度的池化处理和激活处理以由所述第一卷积神经网络的最后一层生成所述波形频谱特征矩阵，其中，所述第一卷积神经网络的第一层的输入为所述特征矩阵。
4.根据权利要求3所述的电网波形滤波***，其中，所述波形图编码单元，进一步用于：所述第二卷积神经网络的各层在层的正向传递中分别对输入数据进行基于二维卷积核的卷积处理、沿通道维度的池化处理和激活处理以由所述第二卷积神经网络的最后一层输出所述图像特征矩阵，其中，所述第二卷积神经网络的第一层的输入为所述电压信号的波形图。
5.根据权利要求4所述的电网波形滤波***，其中，所述特征矩阵融合单元，进一步用于：以如下公式融合所述图像特征矩阵和所述波形频谱特征矩阵以得到所述解码特征矩阵；
其中，所述公式为：
M＝αM1+βM2
其中，M为所述解码特征矩阵,M1为所述图像特征矩阵，M2为所述波形频谱特征矩阵，“+”表示所述图像特征矩阵和所述波形频谱特征矩阵相对应位置处的元素相加，α和β为用于控制所述解码特征矩阵中所述图像特征矩阵和所述波形频谱特征矩阵之间的平衡的加权参数。
6.根据权利要求5所述的电网波形滤波***，其中，所述特征矩阵校正单元，进一步用于：以如下公式对所述解码特征矩阵进行柯西重概率化处理以得到所述校正后解码特征矩阵；
其中，所述公式为：
Figure FDA0003642270920000021
其中mi,j和m′i,j分别是校正前和校正后的所述解码特征矩阵的各个位置的特征值。
7.根据权利要求6所述的电网波形滤波***，其中，所述解码生成单元，进一步用于：使用所述作为滤波生成器的第三卷积神经网络以如下公式对所述校正后解码特征矩阵进行处理以获得所述滤波后电压信号；其中，所述公式为：
Figure FDA0003642270920000031
其中X是所述校正后解码特征矩阵，Y是所述滤波后电压信号，W是权重矩阵，
Figure FDA0003642270920000032
表示矩阵乘。
8.一种电网波形滤波***的滤波方法，其特征在于，包括：
以预设采样频率从电网获取电压信号；
基于离散快速傅里叶变换对所述电压信号进行处理以提取所述电压信号的各个采样点的频率、幅值和相位；
将所述电压信号在各个采样点的频率、幅值和相位通过包含嵌入层的上下文编码器以得到三个特征向量，并将所述三个特征向量进行级联以生成对应于所述电压信号的各个采样点的波形频谱特征向量；
将所述电压信号的各个采样点的波形频谱特征向量进行二维排列为特征矩阵后通过第一卷积神经网络以得到波形频谱特征矩阵；
将所述电压信号的波形图通过第二卷积神经网络以得到图像特征矩阵；
融合所述图像特征矩阵和所述波形频谱特征矩阵以得到解码特征矩阵；
对所述解码特征矩阵进行柯西重概率化处理以得到校正后解码特征矩阵，其中，所述对所述解码特征矩阵进行柯西重概率化处理基于一与所述解码特征矩阵中各个位置的特征值之间的加和值除以一与所述解码特征矩阵中所有位置的特征值之和的加和值来进行；以及
将所述校正后解码特征矩阵通过作为滤波生成器的第三卷积神经网络以得到滤波后电压信号。
9.根据权利要求8所述的电网波形滤波***的滤波方法，其中，将所述电压信号在各个采样点的频率、幅值和相位通过包含嵌入层的上下文编码器以得到三个特征向量，并将所述三个特征向量进行级联以生成对应于所述电压信号的各个采样点的波形频谱特征向量，包括：
使用所述包含嵌入层的上下文编码器模型的嵌入层分别将所述电压信号在各个采样点的频率、幅值和相位转化为输入向量以获得嵌入向量的序列；
使用所述包含嵌入层的上下文编码器模型的基于转换器的Bert模型对所述嵌入向量的序列进行基于全局掩码结构的全局语义编码以得到所述三个特征向量；
将所述三个特征向量进行级联以生成对应于所述电压信号的各个采样点的所述波形频谱特征向量。
10.根据权利要求9所述的电网波形滤波***的滤波方法，其中，将所述电压信号的各个采样点的波形频谱特征向量进行二维排列为特征矩阵后通过第一卷积神经网络以得到波形频谱特征矩阵，包括：
将所述电压信号的各个采样点的波形频谱特征向量进行二维排列为特征矩阵；
使用所述第一卷积神经网络的各层在层的正向传递中对输入数据进行卷积处理、沿通道维度的池化处理和激活处理以由所述第一卷积神经网络的最后一层生成所述波形频谱特征矩阵，其中，所述第一卷积神经网络的第一层的输入为所述特征矩阵。
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