【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家自然科学基金(52077081)。
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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
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