基于一维残差收缩网络的电能质量复合扰动识别

杨惠; 陈雷; 徐建军; 包天悦

doi:10.20033/j.1003-7241.(2024)04-0051-05

自动化技术与应用 ›› 2024, Vol. 43 ›› Issue (04) : 51 -55. DOI: 10.20033/j.1003-7241.(2024)04-0051-05

基于一维残差收缩网络的电能质量复合扰动识别

杨惠, 陈雷, 徐建军, 包天悦

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摘要

电网中强噪声的干扰会严重影响电能质量复合扰动识别，为提高电能质量复合扰动识别准确率，提出一种基于一维残差收缩网络的电能质量复合扰动识别方法。该方法能够以原始数据作为输入避免有效特征的丢失，采用子网络自动设置阈值对各个特征通道进行软阈值化，并通过加宽卷积层进一步增强网络抗噪性。仿真实验结果表明：所提方法在强噪声干扰下能快速准确识别电能质量复合扰动。