文件名称:
基于稀疏自动编码器深度神经网络的电能质量扰动分类方法
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文件大小: 2mb
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上传时间: 2021-01-14
详细说明：针对智能电网日益突出的电能质量扰动问题，提出了一种基于稀疏自动编码器(SAE)深度神经网络的电能质量扰动分类方法。利用SAE对电能质量扰动原始数据进行无监督特征学习，自动提取数据特征的稀疏特征表达；通过堆栈式稀疏自动编码器(SSAE)进行逐层学习，获得电能质量扰动数据的深层次特征；将其连接到softmax分类器进行微调训练，并输出电能质量扰动事件分类结果。利用已添加高斯白噪声的数据对SSAE进行训练，以提高其特征表达的抗噪声能力。仿真结果表明，所提方法能够准确地识别包含2种复合扰动在内的9种电能质量扰动信号，并且具有很好的鲁棒性。
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