[发明专利]一种基于自适应概率学习的配电网故障辨识方法在审
| 申请号： | 202111246628.6 | 申请日： | 2021-10-26 |
| 公开（公告）号： | CN113985733A | 公开（公告）日： | 2022-01-28 |
| 发明（设计）人： | 李维;聂鼎;王科;项恩新;王洪林;毕云川;宋忧乐;范黎涛 | 申请（专利权）人： | 云南电网有限责任公司电力科学研究院 |
| 主分类号： | G05B13/04 | 分类号： | G05B13/04 |
| 代理公司： | 北京弘权知识产权代理有限公司 11363 | 代理人： | 逯长明;许伟群 |
| 地址： | 650217 云南省昆*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本申请公开了一种基于自适应概率学习的配电网故障辨识方法，包括，通过小波变换将仿真波形数据分解为近似部分和细节部分，并进行特征提取；利用线性变换策略对提取的特征向量进行降维，并计算降维后的特征向量两两之间的重构误差；利用重构误差和仿真波形数据分类误差训练自适应概念学习模型，获得线性映射的最佳参数；将线性映射的最佳参数投影到特征空间，并在特征空间进行聚类，完成仿真波形类型辨识。本申请通过波形分解和最大化特征相似性找到最佳线性映射，将仿真数据和真实数据映射至同一特征空间，且在此空间中两者分布差异最小，之后即可使用仿真数据训练模型并对真实数据进行分类，从而解决配电网故障辨识中样本量不足的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 自适应 概率 学习 配电网 故障 辨识 方法 | ||
【主权项】：
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