首页 > 《中国电业》 > 2020年34期 > 基于深度学习的电能质量扰动识别的相关分析

基于深度学习的电能质量扰动识别的相关分析

在线阅读下载PDF 导出详情

摘要摘要：在我国社会经济的快速发展下，使得我国用户对电能需求逐渐增大，而且电力来源及电力负荷变得更具多样化，这也让电能质量扰动现象逐渐增加。而为了能够更好的治理电能质量扰动所带来的各种负面影响，就需要在学术与工程中进行大量研究工作，并取得一定的成就。因此本文结合了电能质量扰动类型，对其识别方法展开了探究，以期能够为相关工作人员提供参考性意见。

DOI pd5g5llrj7/5146747

作者刘恒

机构地区上海电力大学上海200120

出处《中国电业》 2020年34期

关键词深度学习电能质量干扰识别

分类 [经济管理][产业经济]

出版日期 2021年04月22日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

相关文献

1吉翔唐耿宇苏鸥周波向鹏. 暂态电能质量扰动识别分析.电力系统及自动化,2017-12.
2陈姣1,谢美丹2. 基于深度学习的人类手势识别的分析与探索.,2023-04.
3刘芳,吴和静,吴琼,赵龙,邵雅斌,沈永良. 基于深度学习的行人检测与识别的算法研究.教育学,2021-07.
4王丽娟徐彦超. 电能质量扰动检测与识别研究.电力系统及自动化,2018-07.
5王瑜,王荣华. 电能质量扰动检测与识别方法研究.电力系统及自动化,2023-05.
6周煜. 基于敏感VMD因子的电能质量扰动分析方法.电力系统及自动化,2019-02.
7丁俊峰. 电能质量扰动检测与识别方法研究综述.产业经济,2021-02.
8刘蔓丽,李庆. 基于深度学习与语音识别的智能语音交互系统设计与实现.,2023-06.
9方勇. 智能电网中基于深度学习的电能质量监测.市政工程,2023-11.
10陈家石,解俊文,乔柏钧,李璐. 基于深度学习的焊缝图像识别分析.建筑技术科学,2022-07.

来源期刊

中国电业

中国电业

相关推荐

同分类资源更多

相关关键词

深度学习电能质量干扰识别

返回顶部