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基于LSTM的三相电压不平衡监测
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作者 王海燕 杨照 《中国科技纵横》 2023年第9期107-111,共5页
基于深度学习(DL)的三相电压不平衡度自动特征提取和预测方法由专用的长短期记忆(LSTM)网络组成,这是一种特殊的递归神经网络(RNN)。运用从某电网10kV进线侧采集到的海量三相电压不平衡度RMS序列。结果表明,提出的方法可以根据LSTM中的... 基于深度学习(DL)的三相电压不平衡度自动特征提取和预测方法由专用的长短期记忆(LSTM)网络组成,这是一种特殊的递归神经网络(RNN)。运用从某电网10kV进线侧采集到的海量三相电压不平衡度RMS序列。结果表明,提出的方法可以根据LSTM中的学习特征对三相电压不平衡度进行预测,在测试数据集上的预测精度为93.40%,开发的网络模型对于特征学习和不平衡度的预测是精确的。与常规的机器学习方法不同,当有大量测量数据可用时,本文所提出的方法能够学习倾角特征,而无需过渡事件分割选择阈值以及使用专家规则或人类专家知识。这为利用深度学习技术进行电能质量数据分析和分类开辟了新的可能性。 展开更多
关键词 深度学习 LSTM 三相电压不平衡度预测 电能质量
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