[发明专利]基于集成深度学习的电能质量扰动分类方法在审
| 申请号： | 202110885330.3 | 申请日： | 2021-08-03 |
| 公开（公告）号： | CN113591728A | 公开（公告）日： | 2021-11-02 |
| 发明（设计）人： | 王继东;张迪 | 申请（专利权）人： | 天津大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 天津市北洋有限责任专利代理事务所 12201 | 代理人： | 刘国威 |
| 地址： | 300072*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 摘要： | 本发明涉及电能质量扰动分类技术，为实现电能质量扰动信号的自动分类，简化扰动分类步骤，在噪声数据中也具有较高的分类性能，本发明，基于集成深度学习的电能质量扰动分类方法，步骤如下：1)根据IEEE‑1159标准，建立电能质量扰动信号模型，产生包括正弦波信号在内的扰动信号，用于电能质量扰动分类模型的测试；2)针对产生的扰动信号数据，利用基于深度学习和集成学习的分类器进行分类，所述分类器采用LSTM网络作为基分类器，通过Bagging算法对多个LSTM网络进行集成实现分类；3)利用步骤1和步骤2所述的分类器，训练一个适用于电能质量扰动分类的模型。本发明主要应用于电能质量扰动分类场合。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 集成 深度 学习 电能 质量 扰动 分类 方法 | ||
【主权项】：
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