基于S變換和深度學習的多特征融合的電壓暫降源識別方法

摘要： 隨著工業(yè)和科技的發(fā)展，用戶對電壓暫降的關(guān)注度不斷提高，識別電壓暫降產(chǎn)生的原因愈顯得越來越重要。針對引起電壓暫降的單一暫降源和復(fù)合暫降源，提出了將S變換提取特征和深度學習自動提取特征相結(jié)合的識別方法。首先利用數(shù)值模型框架產(chǎn)生單一暫降源和復(fù)合暫降源數(shù)學模型，進而得到9種故障類別的暫降數(shù)據(jù)集并作為原始數(shù)據(jù)，其次對原始數(shù)據(jù)進行處理，即在標準的S變換基礎(chǔ)上引入兩個調(diào)節(jié)因子得到改進的S變換... （共11頁）