【摘 要】
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针对目前电能质量扰动识别中高噪声背景下识别正确率低的问题,提出了一种多分辨率广义S变换与神经网络扰动识别与分类方法.首先将信号进行多分辨率广义S变化得到模矩阵,从模矩阵提取特征曲线与特征矩阵,分别输入到前馈神经网络(FNN)与深度卷积神经网络AlexNet进行训练;然后通过学习,自主提取扰动信号特征,并迭代收敛,直接实现扰动识别分类.经仿真实验分析,FNN与AlexNet在低噪声下有较好识别能力,但AlexNet的识别精度更高;在高噪声背景下,FNN识别效果下降明显,而AlexNet依然保持较高的识别率.
【机 构】
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国网青海省电力公司 海西供电公司,青海 格尔木 817000
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针对目前电能质量扰动识别中高噪声背景下识别正确率低的问题,提出了一种多分辨率广义S变换与神经网络扰动识别与分类方法.首先将信号进行多分辨率广义S变化得到模矩阵,从模矩阵提取特征曲线与特征矩阵,分别输入到前馈神经网络(FNN)与深度卷积神经网络AlexNet进行训练;然后通过学习,自主提取扰动信号特征,并迭代收敛,直接实现扰动识别分类.经仿真实验分析,FNN与AlexNet在低噪声下有较好识别能力,但AlexNet的识别精度更高;在高噪声背景下,FNN识别效果下降明显,而AlexNet依然保持较高的识别率.
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