基于LSTM的电力系统低频振荡模态特征的快速辨识方法.pdfVIP

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2023-05-24 发布于四川
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基于LSTM的电力系统低频振荡模态特征的快速辨识方法.pdf

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本发明公开了一种基于LSTM神经网络的电力系统低频振荡模态特征的快速辨识方法，提供一种分析准确，设计合理的电力系统低频振荡模态特征的快速辨识方法，包括：根据EDSs数学模型生成LFO样本数据，分别采用Hankel矩阵以及滑窗FFT算法对LFO样本数据进行预处理操作；根据辨识要求确立分类准则，按照分类准则划分标记LFO样本数据以供后续网络训练与测试；搭建LSTM神经网络模型，输入训练样本进行网络训练，通过测试样本分类准确率确定网络训练完成与否；将待测LFO信号经滑窗取样输入LSTM神经网络，通过输

(19)中华人民共和国国家知识产权局 (12)发明专利申请 (10)申请公布号 CN 112183368 A (43)申请公布日 2021.01.05 (21)申请号 202011050936.7 G06N 3/04 (2006.01)

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