[发明专利]一种基于深度学习的电能质量分析与识别方法在审
| 申请号： | 202110763356.0 | 申请日： | 2021-07-06 |
| 公开（公告）号： | CN113657149A | 公开（公告）日： | 2021-11-16 |
| 发明（设计）人： | 王倩;梁雪;朱龙辉;李宁;李贺 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08;G06Q10/06;G06Q50/06 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 涂秀清 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的电能质量分析与识别方法，包括采集待检测的电能信号，将待检测的电能信号随机分为训练样本集和测试样本集，将训练样本集输入到长短期记忆网络LSTM模型中进行训练，获得训练后的LSTM模型，将测试样本集输入到训练后的LSTM模型中测试电能质量扰动分类情况。本发明用长短时记忆网络作为电能信号分类的模型，通过Softmax函数和反向传播算法对该模型进行训练，使其快速达到收敛，避免了人为介入进行特征提取，直接实现电能质量信号分类，减小了误差，提高了识别精度，实用性较强。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 电能 质量 分析 识别 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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