[发明专利]基于主成分分析和模糊分类的验电评估方法和装置

说明书

本发明实施例公开了一种基于主成分分析和模糊分类的验电评估方法和装置。该方法包括：获取多组采样数据，所述采样数据为时域数据；采用离散傅里叶算法，将所述时域数据按频域展开得到频域数据；采用主成分分析法结合所述频域数据，分析出对时域成分累加贡献率超过预设累加贡献率的频域主成分；采用模糊分类算法结合所述频域主成分，根据最大隶属原则和赋值计算得出带电阈值并计算验电评价结果。与现有技术相比，本发明实施例提升了验电的抗干扰性和验电的准确性。

技术领域

本发明实施例涉及验电技术领域，尤其涉及一种基于主成分分析和模糊分类的验电评估方法和装置。

背景技术

随着电力系统的迅速发展，线路检修工作日益繁重，对电气设备操作的安全性和可靠性要求也与日俱增。在线路的停电检修过程中，验电是线路检修中的一个重要环节，验电的准确性影响着检测人员的工作效率和生命安全。为了提高验电环节的准确性，国内外学者对于验电进行了大量的研究工作，其研究内容大多数集中在验电设备使用过程中存在的问题、操作规范、验电的经验技巧、功能改进的探讨等方面。目前，抗干扰性能不理想依然是验电设备的主要缺陷，验电的准确性较差。

发明内容

本发明实施例提供一种基于主成分分析和模糊分类的验电评估方法和装置，以提升验电的准确性。

第一方面，本发明实施例提供了一种基于主成分分析和模糊分类的验电评估方法，包括：

获取多组采样数据，所述采样数据为时域数据；

采用离散傅里叶算法，将所述时域数据按频域展开得到频域数据；

采用主成分分析法结合所述频域数据，分析出对时域成分累加贡献率超过预设累加贡献率的频域主成分；

采用模糊分类算法结合所述频域主成分，根据最大隶属原则和赋值计算得出带电阈值并计算验电评价结果。

可选地，在获取多组采样数据之后，还包括：

对所述多组采样数据采用复化梯形优化算法进行优化，减少时域波形采样误差。

可选地，所述频域数据选择前10组频率。

可选地，在将所述时域数据按频域展开得到频域数据之后，还包括：

对所述频域数据进行标准化处理。

可选地，所述预设累加贡献率大于等于85％。

可选地，采用模糊分类算法结合所述频域主成分，根据最大隶属原则和赋值计算得出带电阈值并计算验电评价结果，包括：

构建所述频域主成分的权重系数矩阵和评价矩阵；并结合所述权重系数矩阵和所述评价矩阵，构建模糊评判集；

根据所述模糊评判集并结合最大隶属原则和赋值计算得出带电阈值并计算验电评价结果。

第二方面，本发明实施例还提供了一种基于主成分分析和模糊分类的验电评估装置，包括：

采样模块，用于获取多组采样数据，所述采样数据为时域数据；

时域-频域转换模块，用于采用离散傅里叶算法，将所述时域数据按频域展开得到频域数据；

主成分分析模块，用于采用主成分分析法结合所述频域数据，分析出对时域成分累加贡献率超过预设累加贡献率的频域主成分；

模糊分类模块，用于采用模糊分类算法结合所述频域主成分，根据最大隶属原则和赋值计算得出带电阈值；

综合评价模块，用于计算验电评价结果。

可选地，基于主成分分析和模糊分类的验电评估装置还包括：