[发明专利]一种基于DBN的电压暂降特征提取与暂降源辨识方法在审
| 申请号： | 201910039570.4 | 申请日： | 2019-01-16 |
| 公开（公告）号： | CN109784276A | 公开（公告）日： | 2019-05-21 |
| 发明（设计）人： | 郑建勇;李丹奇;梅飞;沙浩源;叶昱媛;佘昌佳;李陶然;吴建章 | 申请（专利权）人： | 东南大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/08 |
| 代理公司： | 南京经纬专利商标代理有限公司 32200 | 代理人： | 朱小兵 |
| 地址： | 210096 *** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于DBN的电压暂降特征提取与暂降源辨识方法，包括：数据获取：采集了由各种短路故障、变压器投切及电动机启动引起的电压暂降数据；数据预处理：将待匹配暂降波形进行滤波、消噪并提取凹陷域，统一时间序列长度，进行标准化计算，将所有暂降数据划分为训练集和测试集；训练DBN模型：将训练集数据与训练集标签批量输入模型，训练DBN的特征提取能力与分类能力；暂降源类型识别：将测试集数据输入DBN模型，利用训练好的模型对测试集数据进行特征提取与电压暂降源辨识。本发明在特征提取能力上具有更高的优越性，在暂降源识别能力上具有更高的准确性，精简了暂降源辨识模型的结构框架，提高了暂降源辨识效率，应用价值和前景巨大。 | ||
| 搜索关键词： | 特征提取 电压暂降 辨识 测试集数据 训练集 电动机启动 数据预处理 训练集数据 辨识模型 短路故障 分类能力 结构框架 时间序列 数据获取 测试集 源类型 源识别 凹陷 滤波 投切 消噪 变压器 匹配 标准化 标签 采集 应用 统一 | ||
【主权项】：
1.一种基于DBN的电压暂降特征提取与暂降源辨识方法，其特征在于：具体包括如下步骤：步骤一，数据获取：采集由各种短路故障、变压器投切及电动机启动引起的电压暂降数据；步骤二，数据预处理：将待匹配暂降波形进行滤波、消噪并提取凹陷域，统一时间序列长度，进行标准化计算，将所有暂降数据划分为训练集和测试集；步骤三，训练DBN模型：将训练集数据与训练集标签批量输入模型，训练DBN的特征提取能力与分类能力；步骤四，暂降源类型识别：将测试集数据输入DBN模型，利用训练好的模型对测试集数据进行特征提取与电压暂降源辨识。
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