基于格莱姆角场和迁移学习的电能质量扰动分类研究

QIU Xing,YIN Shihong,ZHANG Zhihan,PAN Shenchen,JIANG Minfeng,YANG Jianming,ZHENG Jianyong

Low Voltage Apparatus（2022）

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Abstract

针对电能质量扰动(PQD)的分类,提出了一种基于格拉姆矩阵(GAF)和迁移学习的PQD分类方法.首先,采用GAF将一维的PQD信号数据转化为二维图片,然后将生成的图片采用改进过的迁移学习模型AlexNet进行图片的训练和分类,最终完成PQD的分类.最后采用IEEE 14模型仿真出不同类型的PQD信号并对所提方法进行验证,结果证明了所提方法的有效性.

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