【摘 要】
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宽频振荡的强非线性和强时变性会导致参数准确辨识困难,提出了改进CNN-LSTM神经网络的参数辨识方法.首先,采用卷积神经网络(CNN)提取输入的宽频振荡信号的振荡特征,并通过Softmax分类器输出振荡模态数量.然后,根据模态数量对长短期记忆网络(LSTM)辨识的模态个数进行定阶;同时,通过对CNN输出矩阵进行1×1卷积运算替代LSTM中的矩阵乘法,实现LSTM模型对高维输入的可行性.最后,以卷积运算结果作为LSTM的输入,辨识振荡频率和衰减因子.实测数据分析结果证明改进的CNN-LSTM对宽频振荡的频率
【机 构】
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东北电力大学输变电技术学院,吉林吉林 132012;东北电力大学电气工程学院,吉林吉林 132012
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宽频振荡的强非线性和强时变性会导致参数准确辨识困难,提出了改进CNN-LSTM神经网络的参数辨识方法.首先,采用卷积神经网络(CNN)提取输入的宽频振荡信号的振荡特征,并通过Softmax分类器输出振荡模态数量.然后,根据模态数量对长短期记忆网络(LSTM)辨识的模态个数进行定阶;同时,通过对CNN输出矩阵进行1×1卷积运算替代LSTM中的矩阵乘法,实现LSTM模型对高维输入的可行性.最后,以卷积运算结果作为LSTM的输入,辨识振荡频率和衰减因子.实测数据分析结果证明改进的CNN-LSTM对宽频振荡的频率和衰减因子都具有较高的辨识精度,在处理宽频振荡频率漂移现象和衰减因子突变等问题上有突出的优势.
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