[发明专利]基于小波变换的电能质量扰动识别方法及装置在审
| 申请号： | 201810779836.4 | 申请日： | 2018-07-16 |
| 公开（公告）号： | CN109101890A | 公开（公告）日： | 2018-12-28 |
| 发明（设计）人： | 谭杰;潘程;王敏丽 | 申请（专利权）人： | 中国科学院自动化研究所 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06K9/62;G01R31/00 |
| 代理公司： | 北京瀚仁知识产权代理事务所(普通合伙) 11482 | 代理人： | 屠晓旭;陈晓鹏 |
| 地址： | 100190 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及电能质量分析技术领域，具体提供了一种基于小波变换的电能质量扰动识别方法及装置，如何准确识别电能质量扰动的技术问题。为此目的，本发明提供的基于小波变换的电能质量扰动方法主要包括下列步骤：首先，对电能质量扰动信号进行小波变换多分辨率分析并且根据分析结果获取相应的特征向量。然后，利用LS‑SVM分类器和多个电能质量扰动类别对特征向量进行识别，从而得到该特征向量对应的电能质量扰动类别，即上述电能质量扰动信号对应的电能质量扰动类别。基于上述步骤，本发明提供的电能质量扰动识别方法能够有效且快速地识别出不平稳和/或持续时间较短的电能质量扰动信号。 | ||
| 搜索关键词： | 电能质量扰动 小波变换 特征向量 电能质量分析 多分辨率分析 信号对应 | ||
【主权项】：
1.一种基于小波变换的电能质量扰动识别方法，其特征在于包括：利用小波变换多分辨率分析法对预先获取的电能质量扰动信号进行分析并且根据分析结果获取所述电能质量扰动信号的特征向量；利用预先构建的LS‑SVM分类器并根据多个预设的电能质量扰动类别对所述特征向量进行识别，得到该特征向量对应的电能质量扰动类别；其中，所述LS‑SVM分类器是根据所述多个电能质量扰动类别对应的电能质量扰动仿真信号并利用机器学习算法所构建的电能质量扰动分类模型。
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