A fused CNN‐LSTM model using FFT with application to real‐time power quality disturbances recognition

时域 计算机科学 卷积神经网络 快速傅里叶变换 人工智能 频域 模式识别(心理学) 领域(数学分析) 功率(物理) 噪音(视频) 深度学习 人工神经网络 能量(信号处理) 算法 计算机视觉 量子力学 统计 图像(数学) 物理 数学分析 数学
作者
Senfeng Cen,Dong Ok Kim,Chang Gyoon Lim
出处
期刊:Energy Science & Engineering [Wiley]
卷期号:11 (7): 2267-2280 被引量:4
标识
DOI:10.1002/ese3.1450
摘要

Abstract With the progress of renewable energy generation and energy storage technologies, more and more renewable sources and devices are integrated into the power system. Due to the complexity of the power system, single and multiple power quality disturbances (PQDs) occur more frequently. Hence, real‐time detection of PQDs is the primary issue to mitigate the risk of distortions. This study presents the real‐time PQDs classification using fused convolutional neural networks (CNN) combined with long short‐term memory (fused CNN‐LSTM) architecture based on time and frequency domain features. The frequency‐domain features were obtained from time‐series data using fast Fourier transform. The original time‐domain and frequency‐domain features are extracted by respective CNN‐LSTM structures. The extracted time and frequency domain features are concatenated to classify the PQD through fully connected layers. Our proposed method was trained and tested using 16 types of synthetic noise PQDs data generated by mathematical models, in accordance with the standard IEEE‐1159. Moreover, to further verify the performance of our approach, a simulation distributed power system is carried out to detect various PQDs. We compared three advanced neural network approaches: Deep CNN, CNN‐LSTM, and multifusion CNN (MFCNN). The fused CNN‐LSTM model takes only 0.64 ms to classify each PQDs signal and achieves an accuracy of 98.95% and 98.89% in synthetic data and simulated power systems which indicates our proposed method outperformed compared methods.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
弦歌完成签到 ,获得积分10
刚刚
喜多米430完成签到,获得积分10
刚刚
cnkly完成签到,获得积分10
刚刚
HI完成签到 ,获得积分10
刚刚
小学霸搞科研完成签到 ,获得积分10
1秒前
在九月完成签到 ,获得积分10
2秒前
2秒前
revo完成签到,获得积分10
2秒前
小二郎应助等待盼雁采纳,获得10
2秒前
曲夜白完成签到,获得积分10
2秒前
高兴的书竹完成签到,获得积分20
2秒前
3秒前
lslfreedom发布了新的文献求助10
4秒前
4秒前
Sun发布了新的文献求助10
4秒前
小马甲应助不靠谱采纳,获得10
4秒前
烟花应助GSGSG采纳,获得10
5秒前
lh完成签到,获得积分10
5秒前
GOW完成签到,获得积分10
5秒前
隔壁小曾发布了新的文献求助10
6秒前
6秒前
科研通AI2S应助山雀采纳,获得10
6秒前
huhu完成签到 ,获得积分10
7秒前
czj完成签到 ,获得积分10
7秒前
hz52发布了新的文献求助10
7秒前
九卫完成签到 ,获得积分20
8秒前
多喝热水完成签到,获得积分10
8秒前
月月月鸟伟完成签到,获得积分10
9秒前
情怀应助Naomi采纳,获得10
9秒前
9秒前
搬砖的化学男完成签到 ,获得积分0
9秒前
10秒前
SSSShawn发布了新的文献求助10
10秒前
威武的初兰完成签到 ,获得积分10
10秒前
义气的夏寒完成签到,获得积分10
11秒前
12秒前
12秒前
lixy完成签到,获得积分10
12秒前
乐乐乐乐乐乐应助斯文伊采纳,获得10
13秒前
小欢完成签到,获得积分10
13秒前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
A new approach to the extrapolation of accelerated life test data 1000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 500
Coking simulation aids on-stream time 450
北师大毕业论文 基于可调谐半导体激光吸收光谱技术泄漏气体检测系统的研究 390
Phylogenetic study of the order Polydesmida (Myriapoda: Diplopoda) 370
Robot-supported joining of reinforcement textiles with one-sided sewing heads 360
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4015939
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3555887
关于积分的说明 11319237
捐赠科研通 3288997
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1812357
邀请新用户注册赠送积分活动 887882
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 812044