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基于TCN-LSTM模型的電網(wǎng)電能質(zhì)量擾動(dòng)分類研究

電力系統(tǒng)保護(hù)與控制 頁數(shù)： 7 2024-09-01
摘要： 隨著新能源發(fā)電和眾多電動(dòng)汽車充電樁等非線性設(shè)備并網(wǎng)運(yùn)行，電網(wǎng)電能質(zhì)量問題日漸凸顯。現(xiàn)有解決方案在電能質(zhì)量擾動(dòng)分類上流程復(fù)雜，且在處理擾動(dòng)信號(hào)時(shí)分類準(zhǔn)確率偏低。為應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn)，引入了TCN-LSTM混合模型，融合了時(shí)域卷積網(wǎng)絡(luò)(temporalconvolutionalnetwork, TCN)和長(zhǎng)短時(shí)記憶網(wǎng)絡(luò)(longshort-termmemory,LSTM)。其中，TCN專... （共7頁）

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