基于人工智能的电能质量扰动识别方法

本发明涉及人工智能技术领域，特别是涉及基于人工智能的电能质量扰动识别方法。基于人工智能的电能质量扰动识别方法，主要步骤如下：步骤S1、数据采集与标注；步骤S2、扰动数据扩充，采用基于量子谱分解的生成对抗网络算法进行样本生成；步骤S3、特征提取模型训练，采用基于动态生态优化的神经网络算法的训练流程；步骤S4、特征降维模型训练，采用基于特征细化的自编码神经网络作为降维模型；步骤S5、分类器模型训练，采用基于流形映射策略的极限学习机分类算法；步骤S6、电能质量扰动识别。