基于S变换和长短期记忆网络的电能质量复合扰动识别OACSTPCD
Composite Disturbance Identification of Power Quality Based on S Transform and Long Short Term Memory Network
针对电能质量复合扰动的识别方法准确率较低、效率较慢、鲁棒性较差的问题,提出一种基于S变换和长短期记忆网络的混合方法,该方法能够高效准确地对电能质量复合扰动进行识别,并且鲁棒性高.S变换得到的二维模矩阵的行和列分别反映频域和时域特征,将模矩阵作为长短期记忆网络的输入.为了检验该混合方法的性能,首先对15种电能质量扰动信号进行数学建模并得到大量数据样本,然后进行识别实验.为验证有效性,将所提方法与其他常用方法进行对比实验;为验证鲁棒性,对所提方法在不…查看全部>>
徐达;洪文慧;季天瑶;徐钰涵;李梦诗
华南理工大学 电力学院,广东 广州 510641华南理工大学 电力学院,广东 广州 510641华南理工大学 电力学院,广东 广州 510641华南理工大学 电力学院,广东 广州 510641华南理工大学 电力学院,广东 广州 510641
信息技术与安全科学
S变换长短期记忆网络扰动识别电能质量
《广东电力》 2021 (7)
基于高维数学形态学和沃尔什变换的电力系统信号异常识别方法研究
33-39,7
国家自然科学基金(52077081)
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