[发明专利]一种基于LSTM神经网络的电能质量稳态指标预测与预警方法

摘要

本发明涉及一种基于LSTM神经网络的电能质量稳态指标预测与预警方法，具体包括以下步骤：S1、获取电能质量监测点的电能质量稳态指标历史数据，进行标准化处理，同时建立LSTM神经网络数据模型；S2、标准化处理后的电能质量稳态指标历史数据作为训练样本输入神经网络数据模型进行训练，得到最终神经网络模型参数；S3、获取实时的电能质量稳态指标数据，输入神经网络模型，得到电能质量稳态指标预测数据；S4、与预警等级设置的相关阈值进行比较，得到预警信息并存入预警信息表中，同时发送至移动终端；S5、判断间隔时间是否达到数据更新阈值，若是则转至S1进行下次数据更新。与现有技术相比，本发明具有电能质量稳态指标高精度预测与准确预警等优点。