[发明专利]基于可变循环神经网络的电能质量扰动识别方法、系统及介质在审
| 申请号： | 201910827961.2 | 申请日： | 2019-09-03 |
| 公开（公告）号： | CN110570114A | 公开（公告）日： | 2019-12-13 |
| 发明（设计）人： | 王辉;王志祥;罗卿;孙梅迪;蔡瑞林 | 申请（专利权）人： | 湖南大学 |
| 主分类号： | G06Q10/06 | 分类号： | G06Q10/06;G06Q50/06;G06N3/04;G06N3/08;G01R31/00 |
| 代理公司： | 43008 湖南兆弘专利事务所(普通合伙) | 代理人： | 谭武艺 |
| 地址： | 410082 湖*** | 国省代码： | 湖南;43 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于可变循环神经网络的电能质量扰动识别方法、系统及介质，本发明包括对电能质量扰动波形数据特征提取输入预先训练好的可变循环神经网络再通过激活函数生成对应N种扰动的输出概率曲线，可变循环神经网络中包含用于给输出层引入潜在随机变量的随机层，最终根据输出概率曲线确定某一时刻的扰动类型和/或某一扰动的起止时刻。本发明基于可变循环神经网络的电能质量扰动识别方法在电网中监测电能质量时，能够实现任意时刻的电能质量扰动类型的识别与分类，且能够准确地识别出扰动的起止时间，在普通家用电表引入此算法后，能够实现多节点，快速，准确的电能质量扰动识别。 | ||
| 搜索关键词： | 电能质量扰动 循环神经网络 可变 扰动 输出概率 波形数据 激活函数 家用电表 起止时刻 曲线确定 扰动类型 随机变量 特征提取 多节点 输出层 随机层 引入 算法 电网 分类 监测 | ||
【主权项】：
1.一种基于可变循环神经网络的电能质量扰动识别方法，其特征在于实施步骤包括：/n1)输入电能质量扰动波形数据；/n2)对电能质量扰动波形数据进行特征提取得到多维特征向量；/n3)将多维特征向量输入预先训练好的可变循环神经网络，所述可变循环神经网络中包含用于给输出层引入潜在随机变量的随机层，且被预先训练建立了多维特征向量及其对应N种扰动的输出概率之间的映射关系；/n4)将可变循环神经网络的输出通过激活函数生成对应N种扰动的输出概率曲线；/n5)根据输出概率曲线确定某一时刻的扰动类型和/或某一扰动的起止时刻。/n
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G06 计算；推算；计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政；管理
G06Q10-02 .预定，例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化，例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理，例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源；企业规划；组织模型
G06Q10-08 .物流，例如仓储、装货、配送或运输；存货或库存管理，例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化，例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法；其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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