一种基于深度学习模型融合的电压暂降原因识别方法

摘要

一种基于深度学习模型融合的电压暂降原因识别方法，属于电能质量分析方法技术领域。方法包括对电压暂降录波及其暂降原因标签进行数据预处理；搭建卷积神经网络；对卷积神经网络进行有监督预训练；用深度置信网络替换卷积神经网络的全连接层；对深度置信网络进行无监督预训练；添加softmax层；对整个网络进行有监督训练；对生成的模型进行准确率的验证；对融合模型输出的各类别概率进行判断，自动识别输入对应的暂降原因类型。本发明利用历史电压暂降录波及其暂降原因标签对网络进行迭代训练，生成融合后的模型。将监测点可能出现的电压暂降录波输入模型，就可以得到对应的暂降原因类型。本发明对现有的电能质量监测系统是一大补充，具有十分重要的现实意义。