一种基于卷积神经网络的三相电能质量扰动检测方法
摘要:
本发明涉及电气自动化领域,公开了一种基于卷积神经网络的三相电能质量扰动检测方法,包括下列步骤:A)采集三相电能扰动信号数据;B)对三相电能扰动信号进行数据预处理,获得三相电能RGB图片;C)制作训练集和测试集;D)构建卷积神经网络模型;E)获取三相电能质量扰动检测结果。本发明效率高,减少了人为主观因素的影响,将采集的三相电能信号转为RGB图片,使信号特征更加紧密,计算量少,通过建立卷积神经网络模型智能提取扰动信号特征,实现扰动信号的准确分类,可对多个扰动信号同时检测,并且可以检测出两相或三相之间发生故障的情况。
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