基于深度學習融合網絡的含噪電能質量擾動識別方法

摘要： 針對強噪聲環(huán)境下電能質量擾動識別精度不高的問題，提出一種自適應小波降噪和深度學習相結合的電能質量擾動識別方法。首先，通過改進峰和比分層自適應閾值和能量優(yōu)化的閾值函數算法對含噪擾動信號進行降噪處理。然后，通過殘差神經網絡對降噪后的擾動信號進行深層特征提取，在此基礎上融入多頭注意力機制下的雙向長短時記憶網絡，建立時序特征依賴關系，構成適用于噪聲環(huán)境下的擾動識別框架。最后，在不同強度... （共10頁）