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申请/专利权人：贵州电网有限责任公司
摘要：本发明公开了基于双维特征挖掘权重自适应CLK‑Means的负荷分类方法包括：采集电器运行数据并进行检测；采集电器事件发生时的电气量数据并提取负荷特征，生成总样本集，分别针对各负荷类型，对训练集所有样本生成样本对；利用电器负荷特征与所述样本对，训练得到负荷分类模型；将目标样本点输入所述负荷分类模型中，预测该样本点对应的负荷类型。本发明通过改进的轻量级滑动时间窗检测算法检测电器事件，能够以低成本的滤波方式，减少稳态波动以及由非线性负载的波动和震荡引起的影响，有效滤除电压、电流尖峰和噪声，对电器事件的监测更具鲁棒性和准确性。
主权项：1.基于双维特征挖掘权重自适应CLK-Means的负荷分类方法，其特征在于，包括：采集电器运行数据并进行检测；采集电器事件发生时的电气量数据并提取负荷特征，生成总样本集，分别针对各负荷类型，对训练集所有样本生成样本对；利用电器负荷特征与所述样本对，训练得到负荷分类模型；将目标样本点输入所述负荷分类模型中，预测该样本点对应的负荷类型。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 贵州电网有限责任公司 基于双维特征挖掘权重自适应CLK-Means的负荷分类方法
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