技术总结
本发明公开了一种暂态电能质量录波数据的识别分类方法，包括以下步骤：获取电能质量录波数据，并在数据中筛选训练数据和测试数据；将数据变换成模时频矩阵，并提取模时频矩阵的特征向量；根据特征向量，建立基于BP神经网络的电能质量录波数据的分类器；建立训练样本和测试样本；将训练样本输入分类器，采用PSO算法优化分类器的BP神经网络，得到基于PSO‑BP神经网络的电能质量录波数据的优化分类器；将测试特征向量输入优化分类器，并接收优化分类器输出的测试分类；判断测试分类与期望测试分类是否一致；当测试分类与期望测试分类一致时，输出测试分类。该暂态电能质量录波数据的识别分类方法具有识别效率高、识别准确率高以及抗干扰能力强的优点。
技术研发人员：郭成;周鑫;覃日升;李胜男;徐志
受保护的技术使用者：云南电网有限责任公司电力科学研究院
文档号码：201710076722
技术研发日：2017.02.13
技术公布日：2017.06.20