基于堆栈稀疏降噪自编码的电压暂降源识别方法

于小青; 马素霞; 郑智聪

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基于堆栈稀疏降噪自编码的电压暂降源识别方法

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为有效识别电压暂降源,文章提出一种基于堆栈稀疏降噪自编码的电压暂降源识别方法,用于识别单一和复合电压暂降源。稀疏降噪自编码网络是在自编码网络的基础上加入稀疏性限制,同时在输入信号中加入按一定概率分布的噪声构成的深度神经网络,将其逐层堆砌形成堆栈稀疏降噪自编码网络。实验首先利用无标签训练集初始化网络中的权重和偏置项,再利用有标签训练集进行一次有监督的微调,使网络能够学习输入信号中更深层次的特征,最后采用SoftMax函数对特征进行分类。结果证明,该方法对电压暂降源的识别率高,同时,基于实测数据增量训练下的模型将具有更好的泛化能力,能够很好地应用于实际工程项目中。

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来源
《电力信息与通信技术》 |2018年第11期|P.47-52|共6页
作者
于小青; 马素霞; 郑智聪;
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作者单位

[1]华北电力大学控制与计算机工程学院;

北京102206;

[1]华北电力大学控制与计算机工程学院;

北京102206;

[1]华北电力大学控制与计算机工程学院;

北京102206;

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原文格式 PDF
正文语种 CHI
中图分类电压调整;
关键词
电压暂降; 深度神经网络; 堆栈稀疏降噪自编码; 多标签分类;

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