基于神经网络的电能质量扰动识别方法及装置、电子设备

本发明公开了一种基于神经网络的电能质量扰动识别方法及装置、电子设备，涉及智能电网领域，其中，该识别方法包括：采集待识别的电能信号；对电能信号进行预处理，得到信号向量；将信号向量输入至预先训练的神经网络模型，基于神经网络模型的自注意力网络输出权重特征向量，将权重特征向量作为神经网络模型的时域卷积网络的输入数据，基于时域卷积网络输出时序特征向量，并将时序特征向量作为神经网络模型的长短期记忆网络的输入数据，基于长短期记忆网络输出质量扰动特征向量；基于质量扰动特征向量获取电能信号的电能质量扰动识别结果。本发明解决了相关技术中，基于向量机对电能信号的质量扰动进行分类识别的方法，识别准确率较低的技术问题。