振荡识别方法、装置、设备、存储介质及产品

本申请提供一种振荡识别方法、装置、设备、存储介质及产品。该方法包括：按照预设时间窗口和预设滑动步长，将电力系统的波形数据划分为多个子数据；基于裕度指标算法分别确定各个子数据对应的裕度指标；裕度指标表示子数据对应的时间窗内电流的波动程度；基于各个裕度指标间的差值，确定振荡起始时刻；将振荡起始时刻开始对应的波形数据进行傅里叶变换得到对应的频域数据，将波形数据和频域数据结合为时频域数据集；将时频域数据集输入预设深度学习模型，确定电力系统的振荡类型。将时频域数据输入预设深度学习模型进行分类，避免人工特征提取的繁琐与主观性，以此提升电力系统振荡类型识别的准确性和效率，能够快速精准的识别电力系统中的振荡。