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申请/专利权人：国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司;北京科技大学
申请日：2024-02-04
公开（公告）日：2024-05-14
公开（公告）号：CN118035832A
主分类号：G06F18/241
分类号：G06F18/241;G06F18/214;G06F18/211;G06F18/213;G06F18/15;G06N3/0442;G06N3/086
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.31#实质审查的生效;2024.05.14#公开
摘要：本发明涉及电网谐波源识别技术领域，特别是指一种基于GSO‑LSTM的电网谐波源识别方法及装置，包括：根据电网谐波源数据采集点两侧的情况，利用随机抽样对电网谐波源数据进行采集和谐波状态标记，构建起电网谐波源数据集，接着对数据集进行预处理和划分，加快模型训练速度，提高模型精度。搭建LSTM神经网络模型，选择神经网络模型优化参数及目标，利用GSO算法对LSTM神经网络模型参数进行优化，并基于优化参数构建起基于GSO‑LSTM的神经网络模型。最后将GSO‑LSTM神经网络模型应用于电网谐波源识别，同时开发出一套电网谐波源识别软件系统，对电网数据进行保存、处理及显示，实现电网谐波源责任量化。该方法可以用在电网谐波源识别系统中。
主权项：1.一种基于GSO-LSTM的电网谐波源识别方法，其特征在于，所述方法包括：S1、预设数据采集点，构建电网谐波源数据集，对电网谐波源数据集进行预处理和特征提取；S2、搭建LSTM神经网络模型，通过GSO算法对所述LSTM神经网络模型进行优化，获得基于GSO-LSTM神经网络模型；S3、通过所述电网谐波源数据集对所述基于GSO-LSTM神经网络模型进行训练，获得训练后的GSO-LSTM神经网络模型；S4、基于所述GSO-LSTM神经网络模型构建谐波源识别软件平台，基于所述谐波源识别软件平台进行电网谐波源识别。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司;北京科技大学 一种基于GSO-LSTM的电网谐波源识别方法及装置
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