一种基于深度学习的电网谐波识别方法及系统

本申请涉及电数字处理领域，具体涉及一种基于深度学习的电网谐波识别方法及系统，包括：将采集的电压数据和电流数据处理后输入到LSTM模型，输出电压和电流的预测数据，处理后得到电压序列和电流序列，将其进行窗口划分，结合对应窗口的幅度谱获取局部波形差异，通过奇次谐波对应的频率在窗口序列幅度谱的幅度得到谐波幅度序列，处理后得到谐波幅度变化序列，结合局部波形差异得到谐波相似度，利用公共联接点电压序列中不同奇次谐波的谐波幅度序列获取识别显著程度集成谐波相似度得到负载馈线的谐波贡献程度，对谐波贡献程度进行排序，选取预设比例个谐波贡献程度符合预设条件。本申请具有可以准确进行谐波源的定位，提高谐波源识别精准度的效果。