一种基于多通道可分离卷积的电能质量扰动分类方法

本发明涉及电能质量扰动分类技术领域，尤其涉及一种基于多通道可分离卷积的电能质量扰动分类方法。其技术方案包括以下步骤：建立电能质量扰动数学仿真模型，并向扰动信号中添加高斯白噪声，获得含噪的电能质量扰动信号S；利用粒子群算法优化变分模态分解的分解尺度K和惩罚因子α，通过改进的变分模态分解模型对电能质量扰动信号进行分解，获得多个本征模态分量；计算皮尔逊相关系数设定阈值对本征模态分量进行筛选。本发明避免了冗余模态对分类的干扰，结合马尔可夫转换场生成多通道的图像数据，保留了分量的动态特征，使用基于权值共享的多通道可分离卷积残差网络进行分类识别，弥补了传统单通道识别的不足，提高了分类的准确率。