【摘 要】
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电能质量监控的精准度一直是较难解的问题,利用贝叶斯、傅里叶等各种算法都无法达到理想的预测结果。随着信号与信息处理技术的日新月异,在过去基础算法的优势上又提出了深度
【机 构】
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电能质量监控的精准度一直是较难解的问题,利用贝叶斯、傅里叶等各种算法都无法达到理想的预测结果。随着信号与信息处理技术的日新月异,在过去基础算法的优势上又提出了深度学习模型,它是一种基于机器学习算法的衍生,面对负载的应用环境,能够不失计算速度和精度的基础上,获得良好的预测值。提出一种基于深度学习模型的智能训练算法研究,并将其应用于电力计量质量监控系统中,能通过对电能功率值的检测,不断优化功率值变化模型,达到预测结果最优化效果。算法的实验结果证实了其可行性依据,为电能计量系统下一步的升级优化提供可参考的理论依据。
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