[发明专利]一种基于能量最大化与核SVM的复合电能质量扰动识别方法及方法

摘要

本发明公开了一种基于能量最大化与核SVM的复合电能质量扰动识别方法，本发明摆脱了人工设计特征的复杂性，将电能质量分类简化为两个步骤，具体步骤为：1)采用基于能量最大化的S变换方法对复合电能质量扰动进行时频分析，可自动调节窗参数，实现最优的时频分辨率。2)结合提取的时频特征，建立权重线性组合核函数，形成核SVM算法。核SVM可融合多种特征，且每种特征都对应其最优的核函数参数，因此对复合电能质量扰动更加适应。本发明免除了人工特征的耗时与信息损失缺陷，能进一步提升复杂工况下电网信号识别的准确性。

主权项

1.一种基于能量最大化与核SVM的复合电能质量扰动识别方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一、针对复合电能质量数据，截断设定长度信号，对电能质量信号进行基于能量最大化的S变换，提取信号中的时间与频域特征并取模，得到时间与频域特征幅值的幅值时频矩阵；步骤二、特征自动选取：选取幅值时频矩阵横轴与纵轴最大值，以及原始电能质量信号作为分类器的输入；步骤三、复合扰动分类：依据时频矩阵横轴与纵轴最大值以及原始信号，建立权重线性组合核函数，最后建立核SVM分类器对时频矩阵横轴与纵轴最大值以及原始信号进行分类；步骤四、模型训练与调整：仿真生成多种复合电能质量扰动，训练核SVM分类模型，调整核函数权重参数，构建完整的复合电能质量扰动分类框架。