【摘 要】
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针对电能质量扰动数据大、识别算法繁琐,难以实现在线实时识别等问题,提出了基于深度卷积神经网络AlexNet的电能质量扰动识别数法,首先将各类电能质量扰动转化为图片格式,然
【机 构】
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国网冀北电力有限公司廊坊供电公司,华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室,国网河北省电力公司保定市供电公司
【基金项目】
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国网河北省科技攻关项目(KJ2015014)
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针对电能质量扰动数据大、识别算法繁琐,难以实现在线实时识别等问题,提出了基于深度卷积神经网络AlexNet的电能质量扰动识别数法,首先将各类电能质量扰动转化为图片格式,然后输入到AlexNet算法,通过学习、调整电能质量扰动信号的特征参数,迭代收敛,最后将实时的电能质量扰动通过训练好的AlexNet,直接实现扰动识别分类。实时仿真结果表明,所提出的方法能精确识别包括3种复合扰动在内的17种电能质量扰动问题,只需要对电能质量扰动信号进行学习,即可以直接对电能质量扰动信号进行识别与分类,识别算法简单且处理的时
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