一種采用高斯混合模型的風(fēng)電機組諧波發(fā)射模態(tài)辨識方法

基本信息

申請?zhí)?/td> CN201811352980.6 申請日 -
公開（公告）號 CN109543976A 公開（公告）日 2019-03-29
申請公布號 CN109543976A 申請公布日 2019-03-29
分類號 G06Q10/06（2012.01）I; G06Q50/06（2012.01）I; G06K9/62（2006.01）I 分類 計算；推算；計數(shù);
發(fā)明人 韓鐘寬; 邵振國; 關(guān)明鋒; 張嫣; 吳國昌; 張逸; 周琪琪; 肖頌勇; 林明星; 陳晶騰 申請（專利權(quán)）人 福建莆田荔源集團(tuán)有限責(zé)任公司
代理機構(gòu) 廈門市首創(chuàng)君合專利事務(wù)所有限公司 代理人 國網(wǎng)福建省電力有限公司莆田供電公司; 國網(wǎng)福建省電力有限公司; 福州大學(xué); 福建莆田荔源集團(tuán)有限責(zé)任公司
地址 351100 福建省莆田市城廂區(qū)霞林街道南園東路999號
法律狀態(tài) -

摘要

摘要 本發(fā)明公開了一種采用高斯混合模型的風(fēng)電機組諧波發(fā)射模態(tài)辨識方法，包括：步驟1，建立GMM并初始化GMM的加權(quán)值ωk，均值μk、協(xié)方差矩陣Σk和子類個數(shù)；步驟2，基于EM算法迭代計算GMM的加權(quán)值ωk，均值μk、協(xié)方差矩陣Σk的參數(shù)最優(yōu)值，直至達(dá)到MDL準(zhǔn)則函數(shù)的局部最小值；步驟3，根據(jù)風(fēng)電機組GMM的參數(shù)最優(yōu)值聚類分析，將相似度相近的類融合，篩除冗余數(shù)據(jù)，減少GMM的子類個數(shù)；步驟4，判斷子類個數(shù)是否等于1，若否，則返回步驟3，若是，則輸出辨識的模型結(jié)果并結(jié)束程序。它具有如下優(yōu)點：大大壓縮了數(shù)據(jù)的規(guī)模、減少了綜合評估的計算量，卻幾乎不影響電能計量設(shè)備質(zhì)量綜合評估的準(zhǔn)確性。