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针对在设计电能质量扰动(Power Quality Disturbance, PQD)分类器时人工选取特征过程繁琐并且不够精确的问题,提出一种基于格拉姆角场(Gramian Angular Field, GAF)和卷积神经网络(Convolutional Neural Network, CNN)的PQD分类方法。首先将一维PQD信号映射为二维图像,接着在已有的神经网络基础上构造适用于PQD分类的网络框架。最后将二维图像作为输入,CNN将自动从海量的扰动样本中提取特征并加以分类。仿真结果表明该方法在噪声数据中具有良好的分类性能,是一种行之有效的PQD分类方法。
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电力系统保护与控制
ISSN： 1674-3415
CN： 41-1401/TM
Year： 2021
Issue： 11
Volume： 49
Page： 97-104
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