基于TCN-LSTM模型的電網(wǎng)電能質(zhì)量擾動分類研究
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?,F(xiàn)有解決方案在電能質(zhì)量擾動分類上流程復(fù)雜,且在處理擾動信號時分類準(zhǔn)確率偏低。為應(yīng)對這一挑戰(zhàn),引入了TCN-LSTM混合模型,融合了時域卷積網(wǎng)絡(luò)(temporalconvolutionalnetwork, TCN)和長短時記憶網(wǎng)絡(luò)(longshort-termmemory,LSTM)。其中,TCN專... (共7頁)