为了解决传统电能质量分类方法提取特征困难,人工选择扰动特征和现有扰动分类准确率低、抗干扰性能差的问题,提出了一种基于胶囊网络的电能质量扰动分类方法,把扰动数据作为向量输入,通过卷积层进行特征提取、动态路由进行特征选择、数字胶囊层和全连接层进行分类,形成特征选择和分类模型相融合的分类机制。仿真结果显示,基于胶囊网络的电能质量扰动分类具有较高的准确率和良好的抗干扰能力。
科研之友
微信
新浪微博
Facebook
分享链接
