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公开(公告)号:CN113112039A
公开(公告)日:2021-07-13
申请号:CN202110395954.7
申请日:2021-04-13
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时频记忆递归神经网络的主动配电系统初期故障识别方法,包括:1、对采集到的电流和电压数据进行预处理;2、对预处理后不同类别的电流和电压数据进行分类;3、设计时频记忆递归神经网络核心结构;4、构建多层时频记忆递归神经网络;5、基于时频记忆递归神经网络得到测试集样本的输出结果。本发明通过时频记忆递归神经网络来提供时间序列的细粒度分析,可以捕获数据在时域和频域上的特征,以提高初期故障的识别精度,该方法需要较少的数据周期即可完成检测,满足了准确化快速化的实际需求。
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公开(公告)号:CN113112039B
公开(公告)日:2022-11-25
申请号:CN202110395954.7
申请日:2021-04-13
Applicant: 合肥工业大学
Abstract: 本发明公开了一种基于时频记忆递归神经网络的主动配电系统初期故障识别方法,包括:1、对采集到的电流和电压数据进行预处理;2、对预处理后不同类别的电流和电压数据进行分类;3、设计时频记忆递归神经网络核心结构;4、构建多层时频记忆递归神经网络;5、基于时频记忆递归神经网络得到测试集样本的输出结果。本发明通过时频记忆递归神经网络来提供时间序列的细粒度分析,可以捕获数据在时域和频域上的特征,以提高初期故障的识别精度,该方法需要较少的数据周期即可完成检测,满足了准确化快速化的实际需求。
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