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摘要：本发明提出一种基于同步相量量测数据的电能质量扰动识别方法，包括：数据预处理：获取原始电能质量扰动信号并进行归一化；利用快速傅里叶变换以及信号重构方法获取包含原扰动信号频域信息的频域分量图；将原扰动信号与其对应的频域分量图进行组合作为并行融合卷积神经网络的输入特征；并行融合卷积神经网络的训练过程：生成多种混合电能质量扰动信号对包括一维卷积神经网络、二维卷积神经网络以及并行融合层的并行融合卷积神经网络进行训练并调整该网络的超参数以获取训练完备的并行融合卷积神经网络；电能质量扰动识别：将实际采集所得信号直接输入训练完备的并行融合卷积神经网络，完成电能质量扰动的分类识别。
主权项：1.一种基于同步相量量测数据的电能质量扰动识别方法，其特征在于，包括：数据预处理：获取原始电能质量扰动信号并进行归一化；利用快速傅里叶变换以及信号重构方法获取包含原扰动信号频域信息的频域分量图；将原扰动信号与其对应的频域分量图进行组合作为并行融合卷积神经网络的输入特征；并行融合卷积神经网络的训练过程：生成多种混合电能质量扰动信号对包括一维卷积神经网络、二维卷积神经网络以及并行融合层的并行融合卷积神经网络进行训练并调整该网络的超参数以获取训练完备的并行融合卷积神经网络；电能质量扰动识别：将实际采集所得信号直接输入训练完备的并行融合卷积神经网络，完成电能质量扰动的分类识别。
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