基于样本生成策略的电能质量扰动识别精度提升方法

刘可; 张文倩; 赵正奎; 郭菡; 韩俊; 刘禹彤

doi:10.13335/j.1000-3673.pst.2025.0502

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基于样本生成策略的电能质量扰动识别精度提升方法

更新时间：2026-05-22

- 基于样本生成策略的电能质量扰动识别精度提升方法
- Vol. 50, Issue 5, Pages: 2115-2124(2026)
- 作者机构：
  
  1. 国网青海省电力有限公司电力科学研究院
  2. 青海大学能源与电气工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13335/j.1000-3673.pst.2025.0502
  CLC： TM711;TP18
- Published：2026
- 稿件说明：
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刘可, 张文倩, 赵正奎, et al. 基于样本生成策略的电能质量扰动识别精度提升方法[J]. 2026, 50(5): 2115-2124.
DOI：

刘可, 张文倩, 赵正奎, et al. 基于样本生成策略的电能质量扰动识别精度提升方法[J]. 2026, 50(5): 2115-2124. DOI： 10.13335/j.1000-3673.pst.2025.0502.

摘要

基于AI算法的电能质量扰动识别方法通过有监督训练实现扰动的精准识别，大量高质量训练样本是提升此类方法精度的关键。因此，提出一种基于样本生成策略的电能质量扰动识别精度提升方法。该方法通过构建扰动生成模型生成高质量的扰动样本，增加训练集的规模和多样性，进而提升扰动识别模型的精度。设计一种基于低秩双线性池化和注意力机制的类别嵌入模块对扰动类别标签进行编码，并嵌入到生成器网络中，使得网络能够生成任意特定类别的扰动。提出一种采用Hinge loss思想改进的训练损失，避免了对抗训练初期的模式崩溃问题，稳定了训练过程。实验结果表明，所提方法能够有效提升常见基于AI算法的扰动识别模型的准确率。相比于机器学习模型，所提方法对于深度学习模型的提升效果更加显著，其识别准确率可提高约2%。

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