一种基于Bi-LSTM与迁移学习的谐波源建模方法

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一种基于Bi-LSTM与迁移学习的谐波源建模方法
申请号:CN202411007077
申请日期:2024-07-25
公开号:CN119046702A
公开日期:2024-11-29
类型:发明专利
摘要
本发明属于电网谐波源建模技术领域,具体公开了一种基于Bi‑LSTM与迁移学习的谐波源建模方法,包括以下步骤:采集监测数据,计算三相电压波形总能量;对三相电压波形总能量进行聚类分析,将监测数据划分为多个不同运行工况下的电压‑电流数据集;构建Bi‑LSTM模型,并选择训练数据集进行训练和优化,得到电压‑电流Bi‑LSTM基准模型;利用迁移学习方法,将电压‑电流Bi‑LSTM基准模型中的部分参数迁移到未参与模型训练的电压‑电流数据集,建立电压‑电流映射迁移模型,完成谐波源建模。本发明降低了谐波源建模问题的复杂度,解决了现有的谐波源建模方法训练耗费时间长、拟合精度不够高的问题。
技术关键词
谐波源建模方法 LSTM模型 波形 电压 迁移学习方法 数据 电流 DBSCAN聚类算法 矩阵 电网谐波源 记忆单元 双曲正切函数 参数 网络结构 样本 工况 周期 基准 建模技术
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