[发明专利]一种基于小波域统计值的电能质量扰动信号分类方法无效
| 申请号： | 201310398977.9 | 申请日： | 2013-09-05 |
| 公开（公告）号： | CN103488996A | 公开（公告）日： | 2014-01-01 |
| 发明（设计）人： | 曾伟;范瑞祥;孙旻 | 申请（专利权）人： | 国家电网公司;江西省电力科学研究院 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 南昌市平凡知识产权代理事务所 36122 | 代理人： | 姚伯川 |
| 地址： | 100761 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 一种基于小波域统计值的电能质量扰动信号分类方法，该方法包括特征值提取、分类器训练和分类器分类。电能质量扰动信号类型包括电压凸起、电压凹陷、电压闪变、电压中断、谐波、振荡暂态、脉冲暂态。特征值提取在小波域进行，特征值包括计算小波子带系数的平方和、绝对值均值、方差、偏度和斜度；分类器训练采用神经网络作为分类器，输入电能质量扰动信号特征值，得到分类器参数。分类器分类输入待分类电能质量扰动信号的特征值和分类器参数，自动分类得到电能质量扰动信号的类别。本发明基于小波域统计值的电能质量扰动信号分类方法计算简单快速，能满足电力系统电能质量领域的实际要求。适用于科研机构、企业的电能质量治理技术的验证应用。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 小波域 统计 电能 质量 扰动 信号 分类 方法 | ||
【主权项】：
一种基于小波域统计值的电能质量扰动信号分类方法，其特征在于，包括特征值提取、分类器训练和分类器分类；所述特征值提取在小波域进行，特征值包括计算小波子带系数的平方和、绝对值均值、方差、偏度和斜度；所述分类器训练采用神经网络作为分类器，输入电能质量扰动信号小波域统计特征值，得到分类器参数；所述分类器分类输入待分类电能质量扰动信号小波域统计特征值和分类器参数，自动分类得到电能质量扰动信号的类别。
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