基于循环神经网络的电能质量扰动识别

武昭旭; 杨岸; 祝龙记

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基于循环神经网络的电能质量扰动识别

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针对电能质量扰动信号识别算法复杂、识别率低等问题,提出一种将长短时记忆神经网络应用于电能质量扰动信号识别分类的新方法.首先在Tensorflow中搭建长短时记忆神经网络,建立电能质量扰动信号分类模型.其次利用分类模型对电能质量扰动信号原始数据进行有监督学习,提取扰动信号的深层次特征,并将其连接到Softmax分类器输出各扰动信号的识别率.最后将电能质量扰动信号通过递归图生成的二维轨迹图像作为分类模型的输入,通过训练模型实现扰动信号的分类.仿真结果表明,该分类模型对电能质量扰动信号的一维和二维表示均有较好的分类准确率,可以有效识别7种单一扰动和6种复合扰动信号.

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来源
《电力系统保护与控制》 |2020年第18期|88-94|共7页
作者
武昭旭; 杨岸; 祝龙记;
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作者单位

安徽理工大学电气与信息工程学院安徽淮南 232000;

安徽理工大学电气与信息工程学院安徽淮南 232000;

安徽理工大学电气与信息工程学院安徽淮南 232000;

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正文语种 chi
中图分类
关键词
递归图; 循环神经网络; LSTM; 电能质量扰动信号; 分类;

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