申请/专利权人:国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司;北京科技大学
申请日:2024-02-04
公开(公告)日:2024-05-14
公开(公告)号:CN118035832A
主分类号:G06F18/241
分类号:G06F18/241;G06F18/214;G06F18/211;G06F18/213;G06F18/15;G06N3/0442;G06N3/086
优先权:
专利状态码:在审-实质审查的生效
法律状态:2024.05.31#实质审查的生效;2024.05.14#公开
摘要:本发明涉及电网谐波源识别技术领域,特别是指一种基于GSO‑LSTM的电网谐波源识别方法及装置,包括:根据电网谐波源数据采集点两侧的情况,利用随机抽样对电网谐波源数据进行采集和谐波状态标记,构建起电网谐波源数据集,接着对数据集进行预处理和划分,加快模型训练速度,提高模型精度。搭建LSTM神经网络模型,选择神经网络模型优化参数及目标,利用GSO算法对LSTM神经网络模型参数进行优化,并基于优化参数构建起基于GSO‑LSTM的神经网络模型。最后将GSO‑LSTM神经网络模型应用于电网谐波源识别,同时开发出一套电网谐波源识别软件系统,对电网数据进行保存、处理及显示,实现电网谐波源责任量化。该方法可以用在电网谐波源识别系统中。
主权项:1.一种基于GSO-LSTM的电网谐波源识别方法,其特征在于,所述方法包括:S1、预设数据采集点,构建电网谐波源数据集,对电网谐波源数据集进行预处理和特征提取;S2、搭建LSTM神经网络模型,通过GSO算法对所述LSTM神经网络模型进行优化,获得基于GSO-LSTM神经网络模型;S3、通过所述电网谐波源数据集对所述基于GSO-LSTM神经网络模型进行训练,获得训练后的GSO-LSTM神经网络模型;S4、基于所述GSO-LSTM神经网络模型构建谐波源识别软件平台,基于所述谐波源识别软件平台进行电网谐波源识别。
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权利要求:
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