[发明专利]基于最大方差展开法的电能质量扰动识别方法在审
| 申请号： | 201711104950.9 | 申请日： | 2017-11-10 |
| 公开（公告）号： | CN108052863A | 公开（公告）日： | 2018-05-18 |
| 发明（设计）人： | 车辚辚;孔英会;陈智雄 | 申请（专利权）人： | 华北电力大学（保定） |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G01R22/06 |
| 代理公司： | 北京众合诚成知识产权代理有限公司 11246 | 代理人： | 陈波 |
| 地址： | 071003 河*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明属于电能质量扰动识别技术领域，尤其基于最大方差展开法的电能质量扰动识别方法，包括如下步骤：利用Mallat算法对PQD信号进行小波分解，得到信号的小波能量作为原始特征集；利用MVU算法对原始特征集进行特征向量降维，在MVU算法中引入核函数将非凸二次规划转化为凸半正定最优化问题，得到预分类的低维PQD特征向量；将预分类的低维PQD特征向量作为分类器的输入，结合分类器算法完成PQD识别。由于特征向量个数的缩减和MVU算法的预分类，从而减轻了后续PQD的分类压力，减少了分类运算时间，提高了PQD识别准确率。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 最大 方差 展开 电能 质量 扰动 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.基于最大方差展开法的电能质量扰动识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：利用Mallat算法对PQD信号进行小波分解，得到PQD信号的小波能量作为原始特征集；步骤2：利用MVU算法对步骤1所得到的原始特征集进行特征向量降维，在MVU算法中引入核函数将非凸二次规划转化为凸半正定最优化问题，得到预分类的低维PQD特征向量；步骤3：将步骤2所得到的预分类的低维PQD特征向量作为分类器的输入，结合分类器算法完成PQD识别。
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