[发明专利]一种基于图像识别的电压暂降事件关联方法在审
申请号: | 202110324591.8 | 申请日: | 2021-03-26 |
公开(公告)号: | CN113052082A | 公开(公告)日: | 2021-06-29 |
发明(设计)人: | 姚东方;俞友谊;刘田翠;易怀权;董光忠;代强 | 申请(专利权)人: | 南京灿能电力自动化股份有限公司 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/62;H02J3/00;H02J13/00 |
代理公司: | 南京乐羽知行专利代理事务所(普通合伙) 32326 | 代理人: | 朱磊 |
地址: | 211100 江苏*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 基于 图像 识别 电压 事件 关联 方法 | ||
1.一种基于图像识别的电压暂降事件关联方法,其特征在于:
第一步、波形预处理
S1-1.构造理想波形——提取待归集分类波形电压暂降发生前的预定数量周波数据,以其均值构造理想波形;
S1-2.构造基本波形——用理想波形与实际波形之差,得到基本波形;
S1-3.确定波形拐点——采用分位数函数预定概率作为门槛,找到整个基本波形上的暂降发生和暂降结束的拐点;
S1-4.提取暂降数据——提取暂降发生和暂降结束两拐点之间暂降发生段的波形数据;
S1-5.归一处理——将提取的暂降发生段波形数据的幅值进行归一化,处理为0-1范围内的数据,得到预处理波形;
第二步、计算相似度
将数量为n的待归集分类波形对应的各预处理波形采用动态时间归整法,计算其两两之间的相似度;
第三步、构造矩阵聚类
S3-1.构造相似度多维矩阵——将数量为n的预处理波形两两之间的相似度构造成n*n的相似度矩阵;
S3-2.确定聚类个数——采用四分位距法,取相似度矩阵中的第一四分位数和第三四分位数,求得门槛阈值,遍历相似度矩阵中的相似度数值,获取数据峰和数据谷的个数,以一个峰和一个谷结合计为一个聚类数,确定总的聚类个数;
S3-3.标准化处理——获取相似度矩阵的特征值矩阵和特征向量矩阵,选取特征值最小的特征向量进行标准化处理;
S3-4.聚类前处理——求相似度矩阵中各点的两两之间距离,选择距离最大距离作为聚类初始中心选择距离,将标准化处理后的特征向量、确定的聚类个数代入K均值聚类法准备聚类;
第四步、得到聚类结果
按照预设的最大迭代次数和确定的聚类个数进行聚类,所得到的聚类结果作为待归集分类波形的最终结果,将同一组的待归集分类波形归集为同一次暂降事件。
2.根据权利要求1所述基于图像识别的电压暂降事件关联方法,其特征在于: 所述第一步S1-3中的预定概率为90%±5。
3.根据权利要求2所述基于图像识别的电压暂降事件关联方法,其特征在于: 所述第三步S3-2中按以下算式求得门槛阈值h:
IQR = a1-a2
min = IQR/1.34
h = 0.9*min*pow(num,-0.2)
式中:a1为75%值,a2为25%值,num为相似度数值总个数, pow(num,-0.2)为求num的-0.2次方。
4.根据权利要求2或2所述基于图像识别的电压暂降事件关联方法,其特征在于:所述第三步S3-3中的标准化处理采用规范化法、正规化法或归一化法。
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