[发明专利]优化电能质量扰动分类器ELM的方法在审
| 申请号： | 201710415018.1 | 申请日： | 2017-06-05 |
| 公开（公告）号： | CN107392090A | 公开（公告）日： | 2017-11-24 |
| 发明（设计）人： | 于志勇;张增强;陈伟伟;吕盼;宋新甫;车勇;彭生江;胡常胜;董力通;边家瑜;田寿涛;徐龙秀;安琪;辛超山;翟旭京;周专;付高善;高明;李庆波;许叶林;张峰;余中平;关洪浩;刘明红 | 申请（专利权）人： | 国网新疆电力公司经济技术研究院;国家电网公司 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G01R31/00;G06N3/02 |
| 代理公司： | 北京中恒高博知识产权代理有限公司11249 | 代理人： | 冯燕云 |
| 地址： | 830000 新疆维吾尔*** | 国省代码： | 新疆;65 |
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| 摘要： | 本发明公开了优化电能质量扰动分类器ELM的方法，首先进行电能质量扰动S变换信号分析，建立电能质量扰动信号模型，在此基础之上根据特征的提取原则进行特征提取，然后进行学习训练环节，再利用GA对于ELM的设计参数进行优化，进行大量统计试验选出较优的实验方案，最后确定参数设置进行电能质量扰动识别分类验证，根据得出的实验结果提出应用于实际中的分类器设计方案；从而实现ELM分类器在各种噪声环境下都有较高的分类准确率，能够满足实际中的分类要求优点。 | ||
| 搜索关键词： | 优化 电能 质量 扰动 分类 elm 方法 | ||
【主权项】：
优化电能质量扰动分类器ELM的方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：对电能质量扰动信号进行S变换，建立电能质量扰动信号模型，并提取电能质量扰动特征数据；步骤2：根据步骤1中的电能质量扰动特征数据进行训练和测试后的数据，ELM进行参数选择设置，然后训练并测试设置参数；步骤3：基于遗传迭代算法对步骤2得到的参数进行优化；步骤4：对步骤3优化后的ELM进行适应度评价，判断是否满足终止条件，如果是，则得到最优特征子集设置，如果否，则继续执行步骤3。
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