基于S变换和长短期记忆网络的电能质量复合扰动识别

• 作者: 徐达 洪文慧 季天瑶 徐钰涵 李梦诗
• 来源期刊: 广东电力
• 关键词: S变换 长短期记忆网络 扰动识别 电能质量
• 年，卷（期）: 2021,（7）
• 所属期刊栏目: 电网运行与控制|Power Grid Operation & Control
• 页码范围: 33-39
• 页数: 7页
• 分类号: TM93|TP183
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-290X.2021.007.004

摘要

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,对所提方法在不同强度的高斯噪声信号干扰下进行分类实验.实验结果表明,所提混合方法具有很高的准确性和鲁棒性.