基于卷积神经网络和随机森林的三相电压暂降分类
特征提取是电能质量扰动识别的关键步骤,然而传统的数学变换与浅层神经网络相结合的方法无法自动提取特征.为此,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)和随机森林(RF)的混合模型来对三相电压暂降数据进行自动特征提取及分类.首先,将三相电压暂降数据转换为空间相量模型(SPM);其次,利用CNN对SPM进行特征提取;最后,将RF应用于分类.为了加快CNN训练速度并缓解过拟合,引入了Dropout、学习率指数衰减和自适应矩估计权值更新算法.实验结果表明,与其他分类方法相比,所提方法具有较好的泛化性能和较高的分类准确率,这为电压暂降识别提供了一种客观、高效的辅助手段.
空间相量模型、卷积神经网络、随机森林、电压暂降、电能质量
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国家自然科学基金项目资助61662047
2019-11-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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