一种基于高斯混合模型的电能质量录波数据计算分析方法

    公开(公告)号:CN104966161B

    公开(公告)日:2019-07-23

    申请号:CN201510332967.4

    申请日:2015-06-16

    CPC classification number: Y02P90/82

    Abstract: 一种基于高斯混合模型的电能质量录波数据计算分析方法,包括以下内容:(1)收集电能质量监测装置运行中积累的录波数据;(2)对电能质量录波数据进行预处理和特征提取,构造特征样本集;(3)将特征样本集进行清洗优化,利用期望极大算法训练高斯混合模型;(4)基于上述建立的高斯混合模型,对电能质量录波数据进行识别和分析,获取对应的录波数据类别。本发明所涉及的方法通过对电能质量录波数据进行小波变换和特征选择,利用概率数理统计思想从海量数据中发现关于运行方式的一些有用信息,为电能质量扰动分析提供一种数据挖掘思想和方法,更好地为电网运行和维护提供辅助决策服务。

    一种基于逻辑斯蒂回归的变压器涌流识别方法

    公开(公告)号:CN109031020A

    公开(公告)日:2018-12-18

    申请号:CN201810741995.5

    申请日:2018-07-09

    CPC classification number: G01R31/027

    Abstract: 本发明涉及一种基于逻辑斯蒂回归的变压器涌流识别方法,包括如下步骤:1.采集变压器发生涌流和内部故障时的三相差动电流录波数据;2.对采集的录波数据进行离散小波变换预处理;3.在小波域内对采集的录波数据进行奇异熵、灰度矩和分形维数特征抽取,构建表征涌流和内部故障特性的样本集;4.将构建的样本集输入至逻辑斯蒂回归分类器中进行模型训练,得到识别涌流和内部故障工况的决策函数;5.当产生新的录波数据时,结合当前决策函数判别结果与真实结果的一致性,采用自学习框架模式对当前决策函数进行再学习与更新。本发明具有原理简单、硬件要求低、抗干扰性强、适用范围广的优点,可用于变压器差动保护技术研究和工程实践中。

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