一种基于GSO-LSTM的电网谐波源识别方法及装置

本发明涉及电网谐波源识别技术领域，特别是指一种基于GSO‑LSTM的电网谐波源识别方法及装置，包括：根据电网谐波源数据采集点两侧的情况，利用随机抽样对电网谐波源数据进行采集和谐波状态标记，构建起电网谐波源数据集，接着对数据集进行预处理和划分，加快模型训练速度，提高模型精度。搭建LSTM神经网络模型，选择神经网络模型优化参数及目标，利用GSO算法对LSTM神经网络模型参数进行优化，并基于优化参数构建起基于GSO‑LSTM的神经网络模型。最后将GSO‑LSTM神经网络模型应用于电网谐波源识别，同时开发出一套电网谐波源识别软件系统，对电网数据进行保存、处理及显示，实现电网谐波源责任量化。该方法可以用在电网谐波源识别系统中。