[发明专利]基于小波变换的电能质量扰动识别方法在审
| 申请号： | 201811372239.6 | 申请日： | 2018-11-16 |
| 公开（公告）号： | CN109583337A | 公开（公告）日： | 2019-04-05 |
| 发明（设计）人： | 车辚辚;孔英会 | 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 |
| 代理公司： | 北京市商泰律师事务所 11255 | 代理人： | 黄晓军 |
| 地址： | 071003 河*** | 国省代码： | 河北;13 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于小波变换的PQD识别方法，以解决现有技术中输电和配电系统中电能质量检测效率低的问题。所述方法包括如下步骤：构建PQD信号模型；基于MVU选取MVU算法对小波变换提取到的PQD特征提取参数并进行压缩。本发明将MVU方法引入到基于小波变换的PQD特征提取中，考虑扰动参数随机性和噪声影响，在提取信号小波能量向量的基础上通过MVU进行特征向量降维。得到的低维PQD特征向量很好地保持了原数据的分布边界，且信息量更集中。MVU算法缩减了特征向量个数并满足k‑最近邻点间局部距离不变的约束，在选取核函数时充分考虑了高维数据集的分布特性，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： | 小波变换 特征向量 特征提取 算法 随机性 电能质量检测 电能质量扰动 分布边界 分布特性 高维数据 局部距离 配电系统 扰动参数 提取信号 小波能量 信号模型 噪声影响 最近邻点 核函数 原数据 分类 准确率 低维 构建 降维 向量 运算 信息量 输电 压缩 引入 | ||
【主权项】：
1.一种基于小波变换的PQD识别方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：步骤S1，构建PQD信号模型；步骤S2，基于MVU对小波变换提取到的PQD特征向量进行压缩。
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