基于BiLSTM的电压暂降原因辨识方法研究

摘要

电压暂降是配电网中常见的电能质量问题之一,准确辨识电压暂降原因对制定有效的电压暂降综合防治方案、实现电网—用户责任划分等具有重要意义。提出一种基于双向长短期记忆神经网络(Bidirectional Long Short Term Memory,BiLSTM)的电压暂降原因辨识方法。首先,提取电压暂降时域特征和S变换能量熵,构建电压暂降原因辨识综合特征指标;其次,建立适用于电压暂降分类的BiLSTM网络,实现电压暂降原因的辨识;最后,设置多分类问题的评估指标,通过仿真对所提辨识方法的有效性进行验证。结果表明,所提方法能辨识5种电压暂降扰动源,且具有较高的准确性。