【摘 要】
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为进一步提升信息化电网性能, 提出一种基于长短期记忆网络 (LSTM) 与压缩感知 (CS) 实现电物理量轻型化方法.将时间序列变化的电物理量采样数据作为LSTM模型的输入量, 稳定
【机 构】
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武汉大学电气工程学院,湖北省武汉市,430072江西省电力有限公司九江供电分公司,江西省九江市,332000;
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为进一步提升信息化电网性能, 提出一种基于长短期记忆网络 (LSTM) 与压缩感知 (CS) 实现电物理量轻型化方法.将时间序列变化的电物理量采样数据作为LSTM模型的输入量, 稳定结果作为输出量, 通过时间反向传播 (BPTT) 算法训练LSTM模型参数, 训练后的模型能充分利用循环架构的特征进行模式识别, 并根据LSTM模式识别结果, 将信号选择原子库进行CS, 来确定测量采样频率.实例结果表明, LSTM+CS方法比常用传统方法采样频率低, 传输参数少, 可大幅节省存储容量和减轻网络流量.
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