【摘 要】
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电压暂降是配电网中常见的电能质量问题之一,准确辨识电压暂降原因对制定有效的电压暂降综合防治方案、实现电网—用户责任划分等具有重要意义.提出一种基于双向长短期记忆神经网络(Bidirectional Long Short Term Memory,BiLSTM)的电压暂降原因辨识方法.首先,提取电压暂降时域特征和S变换能量熵,构建电压暂降原因辨识综合特征指标;其次,建立适用于电压暂降分类的BiLSTM网络,实现电压暂降原因的辨识;最后,设置多分类问题的评估指标,通过仿真对所提辨识方法的有效性进行验证.结果表明
【机 构】
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西南交通大学,四川 成都611756;国网湖南省电力有限公司电力科学研究院,湖南 长沙410007;湖南大道电气设备有限公司,湖南 岳阳414022
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电压暂降是配电网中常见的电能质量问题之一,准确辨识电压暂降原因对制定有效的电压暂降综合防治方案、实现电网—用户责任划分等具有重要意义.提出一种基于双向长短期记忆神经网络(Bidirectional Long Short Term Memory,BiLSTM)的电压暂降原因辨识方法.首先,提取电压暂降时域特征和S变换能量熵,构建电压暂降原因辨识综合特征指标;其次,建立适用于电压暂降分类的BiLSTM网络,实现电压暂降原因的辨识;最后,设置多分类问题的评估指标,通过仿真对所提辨识方法的有效性进行验证.结果表明,所提方法能辨识5种电压暂降扰动源,且具有较高的准确性.
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