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基于CDAE和TCN/BLSTM模型的电能质量扰动分类方法
被引量:
1
1
作者
代义东
陆之洋
+3 位作者
熊炜
袁旭峰
徐玉韬
谈竹奎
《智慧电力》
北大核心
2023年第12期59-66,共8页
随着新型电力系统中电能质量扰动(PQDs)愈加复杂,为提升PQDs分类准确率并增强算法的噪声鲁棒性,将卷积降噪自编码器(CDAE)、时域卷积网络(TCN)与双向长短期记忆(BLSTM)相结合,提出一种基于CDAE和TCN/BLSTM模型的电能质量扰动分类方法。...
随着新型电力系统中电能质量扰动(PQDs)愈加复杂,为提升PQDs分类准确率并增强算法的噪声鲁棒性,将卷积降噪自编码器(CDAE)、时域卷积网络(TCN)与双向长短期记忆(BLSTM)相结合,提出一种基于CDAE和TCN/BLSTM模型的电能质量扰动分类方法。首先,通过CDAE以原始信号为目标重构含噪信号;然后,利用TCN和BLSTM并行挖掘扰动的抽象和时序特征;最后,特征合并层融合两种特征并完成分类。仿真结果表明,该方法可有效分类强噪声下的20类PQDs信号且平均准确率达99.23%,相比于其他主流的分类方法,所提方法具有更好的分类效果和抗噪性能。
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关键词
电能质量扰动
卷积降噪自编码器
时域卷积网络
双向长短期记忆
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职称材料
题名
基于CDAE和TCN/BLSTM模型的电能质量扰动分类方法
被引量:
1
1
作者
代义东
陆之洋
熊炜
袁旭峰
徐玉韬
谈竹奎
机构
贵州大学电气工程学院
贵州电网有限责任公司电力科学研究院
出处
《智慧电力》
北大核心
2023年第12期59-66,共8页
基金
国家重点研发计划资助项目(2022YFE0205300)
国家自然科学基金资助项目(52067004,52367005)。
文摘
随着新型电力系统中电能质量扰动(PQDs)愈加复杂,为提升PQDs分类准确率并增强算法的噪声鲁棒性,将卷积降噪自编码器(CDAE)、时域卷积网络(TCN)与双向长短期记忆(BLSTM)相结合,提出一种基于CDAE和TCN/BLSTM模型的电能质量扰动分类方法。首先,通过CDAE以原始信号为目标重构含噪信号;然后,利用TCN和BLSTM并行挖掘扰动的抽象和时序特征;最后,特征合并层融合两种特征并完成分类。仿真结果表明,该方法可有效分类强噪声下的20类PQDs信号且平均准确率达99.23%,相比于其他主流的分类方法,所提方法具有更好的分类效果和抗噪性能。
关键词
电能质量扰动
卷积降噪自编码器
时域卷积网络
双向长短期记忆
Keywords
power quality disturbance
CDAE
TCN
BLSTM
分类号
TM712 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于CDAE和TCN/BLSTM模型的电能质量扰动分类方法
代义东
陆之洋
熊炜
袁旭峰
徐玉韬
谈竹奎
《智慧电力》
北大核心
2023
1
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