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[学位论文] 作者：许立武,
来源：华中科技大学 年份：2020
随着新能源发电的广泛应用和非线性电力负荷类型的增加，各种电能质量(power quality, PQ)扰动事件日益增多。PQ复合扰动识别是PQ监测、分析和治理的基础，对保证电网安全高效稳定运行有着重要的现实意义。本文系统性研究了基于深度学习多任务分类的PQ复合扰动识别......
[期刊论文] 作者：王伟, 李开成, 许立武, 王梦昊, 陈西亚,
来源：电测与仪表 年份：2022
传统电能质量识别需要先用信号处理技术提取信号特征,且已有的多分类和多标签分类建模方式没有很好地反映多重扰动和单扰动之间的标签关联性,使得复合扰动分类的鲁棒性和抗噪性能不理想。针对这些问题,提出了一种基于多任务学习的一维卷积神经网络模型来识别各......
[期刊论文] 作者：许立武, 李开成, 罗奕, 肖贤贵, 张婵, 蔡得龙,,
来源：电力系统保护与控制 年份：2019
针对电能质量复合扰动中特征选择困难和分类准确率不高的问题,提出基于不完全S变换和梯度提升树的特征选择和分类器构建方法。首先通过选取特定频率的不完全S变换得到扰动的...
[期刊论文] 作者：许立武, 李开成, 肖贤贵, 赵晨, 尹家明, 倪逸,,
来源：电测与仪表 年份：2020
针对电能质量复合扰动识别中识别准确率不高和泛化性能较差的问题,提出基于深度前馈网络(Deep Feedforward Network,DFN)的扰动识别方法。先在少数重要频率点上对扰动信号作...
[期刊论文] 作者：许立武,李开成,肖贤贵,赵晨,尹家明,倪逸,
来源：电测与仪表 年份：2019
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