一种电能质量扰动分类方法、系统、设备及储存介质

本发明公开了一种电能质量扰动分类方法、系统、设备及储存介质，涉及电力系统技术领域，对一维时序电能质量扰动信号预处理后输入到改进卷积神经网络中，输出扰动分类结果；改进卷积神经网络的训练过程如下：获取一维时序电能质量扰动信号并预处理得到相对位置矩阵；设置两个卷积神经网络且网络之间共享权重，将相对位置矩阵对应的两个样本分别作为两卷积神经网络的输入，以输出扰动分类结果；在卷积神经网络的损失函数中引入Siamese网络思想进行约束，构建总损失函数，以对改进卷积神经网络进行训练；该扰动分类方法、系统、设备及储存介质提高了分类准确率。