目录

前言

1 电能质量数据集制作与加载

1.1 导入数据

1.2 制作数据集

2 CNN-2D分类模型和训练、评估

2.1 定义CNN-2d分类模型

2.2 定义模型参数

2.3 模型结构

2.4 模型训练

2.5 模型评估

3 CNN-1D分类模型和训练、评估

3.1 定义CNN-1d分类模型

3.2 定义模型参数

3.3 模型结构

3.4 模型训练

3.5 模型评估

4 模型对比


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前言

本文基于Python仿真的电能质量扰动信号,先经过数据预处理进行数据集的制作和加载,然后通过Pytorch实现CNN模型一维卷积和二维卷积对扰动信号的分类。Python仿真电能质量扰动信号的详细介绍可以参考下文(文末附10分类数据集):

电能质量扰动信号数据介绍与分类-Python实现-CSDN博客

部分扰动信号类型波形图如下所示:

1 电能质量数据集制作与加载

1.1 导入数据

在参考IEEE Std1159-2019电能质量检测标准与相关文献的基础上构建了扰动信号的模型,生成包括正常信号在内的10中单一信号和多种复合扰动信号。参考之前的文章,进行扰动信号10分类的预处理:

第一步,按照公式模型生成单一信号

单一扰动信号可视化:

第二步,导入十分类数据

import pandas as pdimport numpy as np# 样本时长0.2s样本步长1024每个信号生成500个样本噪声0DBwindow_step = 1024samples = 500noise = 0split_rate = [0.7, 0.2, 0.1]# 训练集、验证集、测试集划分比例# 读取已处理的 CSV 文件dataframe_10c = pd.read_csv('PDQ_10c_Clasiffy_data.csv' )dataframe_10c.shape

1.2 制作数据集

第一步,定义制作数据集函数

第二步,制作数据集与分类标签

from joblib import dump, load# 生成数据train_dataframe, val_dataframe, test_dataframe = make_data(dataframe_10c, split_rate)# 制作标签train_xdata, train_ylabel = make_data_labels(train_dataframe)val_xdata, val_ylabel = make_data_labels(val_dataframe)test_xdata, test_ylabel = make_data_labels(test_dataframe)# 保存数据dump(train_xdata, 'TrainX_1024_0DB_10c')dump(val_xdata, 'ValX_1024_0DB_10c')dump(test_xdata, 'TestX_1024_0DB_10c')dump(train_ylabel, 'TrainY_1024_0DB_10c')dump(val_ylabel, 'ValY_1024_0DB_10c')dump(test_ylabel, 'TestY_1024_0DB_10c')

2 CNN-2D分类模型和训练、评估

2.1 定义CNN-2d分类模型

2.2 定义模型参数

# 定义模型参数batch_size = 32# 先用浅层试一试conv_arch = ((2, 32), (1, 64), (1, 128))input_channels = 1num_classes = 10model = CNN2DModel(conv_arch, num_classes, batch_size)# 定义损失函数和优化函数model = model.to(device)loss_function = nn.CrossEntropyLoss(reduction='sum')# losslearn_rate = 0.0003optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), learn_rate)# 优化器

2.3 模型结构

2.4 模型训练

训练结果

50个epoch,准确率将近97%,CNN-2D网络分类模型效果良好。

2.5 模型评估

# 模型 测试集 验证import torch.nn.functional as Fdevice = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # 有GPU先用GPU训练# 加载模型model =torch.load('best_model_cnn2d.pt')# model = torch.load('best_model_cnn2d.pt', map_location=torch.device('cpu'))# 将模型设置为评估模式model.eval()# 使用测试集数据进行推断with torch.no_grad():correct_test = 0test_loss = 0for test_data, test_label in test_loader:test_data, test_label = test_data.to(device), test_label.to(device)test_output = model(test_data)probabilities = F.softmax(test_output, dim=1)predicted_labels = torch.argmax(probabilities, dim=1)correct_test += (predicted_labels == test_label).sum().item()loss = loss_function(test_output, test_label)test_loss += loss.item()test_accuracy = correct_test / len(test_loader.dataset)test_loss = test_loss / len(test_loader.dataset)print(f'Test Accuracy: {test_accuracy:4.4f}Test Loss: {test_loss:10.8f}')Test Accuracy: 0.9313Test Loss: 0.04866932

3 CNN-1D分类模型和训练、评估

3.1 定义CNN-1d分类模型

注意:与2d模型的信号长度堆叠不同,CNN-1D模型直接在一维序列上进行卷积池化操作;形状为(batch,H_in, seq_length),利用平均池化 使CNN-1D和CNN-2D模型最后输出维度相同,保持着相近的参数量。

3.2 定义模型参数

# 定义模型参数batch_size = 32# 先用浅层试一试conv_arch = ((2, 32), (1, 64), (1, 128))input_channels = 1num_classes = 10model = CNN1DModel(conv_arch, num_classes, batch_size)# 定义损失函数和优化函数model = model.to(device)loss_function = nn.CrossEntropyLoss(reduction='sum')# losslearn_rate = 0.0003optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), learn_rate)# 优化器

3.3 模型结构

3.4 模型训练

训练结果

100个epoch,准确率将近95%,CNN-1D网络分类模型效果良好。

3.5 模型评估

# 模型 测试集 验证import torch.nn.functional as Fdevice = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") # 有GPU先用GPU训练# 加载模型model =torch.load('best_model_cnn1d.pt')# model = torch.load('best_model_cnn2d.pt', map_location=torch.device('cpu'))# 将模型设置为评估模式model.eval()# 使用测试集数据进行推断with torch.no_grad():correct_test = 0test_loss = 0for test_data, test_label in test_loader:test_data, test_label = test_data.to(device), test_label.to(device)test_output = model(test_data)probabilities = F.softmax(test_output, dim=1)predicted_labels = torch.argmax(probabilities, dim=1)correct_test += (predicted_labels == test_label).sum().item()loss = loss_function(test_output, test_label)test_loss += loss.item()test_accuracy = correct_test / len(test_loader.dataset)test_loss = test_loss / len(test_loader.dataset)print(f'Test Accuracy: {test_accuracy:4.4f}Test Loss: {test_loss:10.8f}')Test Accuracy: 0.9185Test Loss: 0.14493044

4 模型对比

对比CNN-2D模型 和CNN-1D模型:

模型参数量训练集准确率验证集准确率测试集准确率
CNN1D61565496.5694.6491.85
CNN2D68343098.3896.8893.13

由于CNN-2D模型参数量稍微多一点,所以模型表现得也略好一点,适当调整参数,两者模型准确率相近。但是CNN-2D推理速度要快于CNN-1D,在电能质量扰动信号数据集上,应该更考虑CNN-2D模型在堆叠后的一维信号上进行卷积池化。

注意调整参数:

  • 可以适当增加 CNN层数 和每层神经元个数,微调学习率;

  • 增加更多的 epoch (注意防止过拟合)

  • 可以改变一维信号堆叠的形状(设置合适的长度和维度)