基于深度置信网络的电压暂降特征提取及源辨识方法

《基于深度置信网络的电压暂降特征提取及源辨识方法》是一篇研究电力系统中电压暂降问题的学术论文，全文共36页。该文主要探讨了如何利用深度置信网络（DBN）对电压暂降信号进行特征提取，并实现对其来源的准确辨识。随着现代电力系统中各种非线性负载和分布式电源的广泛应用，电压暂降问题日益严重，给电力设备的安全运行带来了挑战。

文章首先介绍了电压暂降的基本概念及其在电力系统中的影响，分析了传统方法在处理复杂电压暂降信号时的局限性。随后，作者提出了基于深度置信网络的特征提取方法，通过构建多层神经网络模型，能够有效捕捉电压暂降信号中的隐含特征，提高特征提取的准确性和鲁棒性。

在源辨识方面，该论文进一步利用训练好的深度置信网络对电压暂降的来源进行分类识别，包括短路故障、负荷突变以及雷击等常见原因。实验结果表明，该方法相比传统支持向量机（SVM）和人工神经网络（ANN）等方法，在识别精度和计算效率上均有显著提升。

此外，论文还对不同工况下的电压暂降数据进行了仿真测试，验证了所提方法在实际应用中的可行性与有效性。研究成果对于提高电力系统的稳定性和可靠性具有重要意义，也为后续相关领域的研究提供了新的思路和技术支持。