一种基于时频分析与深度学习的电网宽频振荡监测方法

本发明公开了一种基于时频分析与深度学习的电网宽频振荡监测方法，属于宽频带测量技术领域，该方法包括：通过电网关键节点的时域瞬态信号集获取宽频振荡时域信号集，并通过宽频振荡时域信号集进行短时傅里叶变换获取宽频振荡时频域信号集；通过所获取的历史振荡数据集构建宽频振荡监测模型；通过结合卷积神经网络和长短期记忆网络对宽频振荡时频域信号集进行特征提取，获取深度识别宽频振荡信号集；通过宽频振荡监测模型对所述深度识别宽频振荡信号集进行监测，获取检测结果。该方法有效提升高动态电网环境下宽频振荡瞬态特征识别的实时性与精准度，克服复杂算法在资源受限环境下的应用瓶颈并降低实施成本并增强新能源高渗透场景下的监测鲁棒性。