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申请/专利权人：四川轻化工大学
摘要：本发明公开了一种微电网电能质量扰动识别方法，属于电能质量扰动识别邻域，识别步骤包括：利用多层次全局卷积神经网络对接收的一维电能质量扰动信号进行初步的特征提取；利用简化的Transformer模型对初步特征信号进行有效特征增加；利用全连接层将高维的特征空间映射到低维的空间中；利用Softmax分类器进行特征分类。该微电网电能质量扰动识别方法利用多层次全局卷积神经网络和Transformer模型进行有效连接，通过多层次全局卷积神经网络可得到扰动信号中丰富的时序及空间特征，并且允许在多个子空间中并行处理信号，增强了模型在捕捉扰动特征相互依赖性方面的细致性和全面性，而且通过协同工作进一步提升了处理效率和识别精度。
主权项：1.一种微电网电能质量扰动识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，接收一维电能质量扰动信号，并利用多层次全局卷积神经网络对接收的一维电能质量扰动信号进行初步的特征提取，获得初步特征信号；步骤2，将获得的初步特征信号输入简化的Transformer模型中，利用简化的Transformer模型对初步特征信号进行有效特征增加，获得增强特征信号；步骤3，将获得的增强特征信号输入至全连接层中，利用全连接层将高维的特征空间映射到低维的空间中，获得低维特征信号；步骤4，将获得的低维特征信号输入至Softmax分类器中，利用Softmax分类器进行特征分类，获得扰动识别信号标签。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川轻化工大学 一种微电网电能质量扰动识别方法
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