基于稀疏自编码的过电压特征提取与分类方法

论文摘要

随着智能电网的发展,识别和处理各种类型的过电压和故障具有越来越重要的意义。文中提出了一种基于稀疏自编码的过电压智能分类识别框架,依靠多层自编码器,实现了电力系统中实测铁磁谐振过电压波形的特征自提取,然后利用Softmax分类器完成精确分类,调节模型参数实现最优分类结果。该框架可应用到实际应用中,为建立过电压智能分类识别系统提供了一个全新的思路与方法。

论文目录

• 0 引言
• 1 基于稀疏自编码器的过电压分类识别框架搭建
•   1.1 单层稀疏自编码器
•   1.2 多层稀疏自编码器
•   1.3 过电压特征提取和分类框架
• 2 波形数据集和数据预处理
•   2.1 铁磁谐振过电压数据集
•   2.2 波形预处理
• 3 参数的选择和分类的结果
•   3.1 采样频率对过电压分类的影响
•   3.2 确定稀疏参数的值
•   3.3 选择适当长度的输入波形
•   3.4 确定隐藏节点的数量
•   3.5 特征提取可视化展示
• 4 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 刘明军,张涵,熊浩,张煌竟,陈铁,司马文霞,黄敏,唐娟

关键词: 稀疏自动编码,特征提取,波形降维,铁磁谐振过电压

来源: 高压电器 2019年10期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑,信息科技

专业: 电力工业,自动化技术

单位: 国网重庆市电力公司检修分公司,重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室

基金: 国家重点研发计划(2017YFB0902701)~~

分类号: TM76

DOI: 10.13296/j.1001-1609.hva.2019.10.012

页码: 70-75

总页数: 6

文件大小: 2062K

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