【摘 要】
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为缓解特征自提取模型对电压暂降样本数据量的依赖,提高模型的特征抓取能力,该文提出基于改进辅助分类生成对抗网络(auxiliary classifier generative adversarial networks,AC-GAN)的暂降事件类型辨识算法.首先,将暂降三相电压数据转换为基于空间矢量(space phasor model,SPM)的二维轨迹曲线,以此作为智能模型的输入.然后,对AC-GAN进行改进,通过在判别器内融合卷积注意力模块(convolutional block attention m
【机 构】
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东南大学电气工程学院,江苏省 南京市 210096;河海大学能源与电气学院,江苏省 南京市 211100;国网江苏省电力有限公司电力科学研究院,江苏省 南京市 211103
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为缓解特征自提取模型对电压暂降样本数据量的依赖,提高模型的特征抓取能力,该文提出基于改进辅助分类生成对抗网络(auxiliary classifier generative adversarial networks,AC-GAN)的暂降事件类型辨识算法.首先,将暂降三相电压数据转换为基于空间矢量(space phasor model,SPM)的二维轨迹曲线,以此作为智能模型的输入.然后,对AC-GAN进行改进,通过在判别器内融合卷积注意力模块(convolutional block attention module,CBAM)来改善判断模型的特征自提取能力,从而提高整个AC-GAN网络的性能.利用所生成的与真实样本特性及分布一致的数据,来实现数据增强,以解决非平衡样本条件下特征学习不充分的问题.最后,利用江苏地区实际数据场景验证了所提算法在不同数据条件下准确而稳定的暂降类型辨识能力.
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