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龙图腾网恭喜国网江西省电力有限公司吉安供电分公司;国家电网有限公司申请的专利基于小波分解滚动学习的变电站二次回路信号检测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114239640B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-21发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202111346517.2，技术领域涉及：G06F18/10；该发明授权基于小波分解滚动学习的变电站二次回路信号检测方法是由刘孟;马文涛;鄢学锋;杜伟;刘志刚;赵希斌;彭雪华;李骏;张贻飞;曾萍;曾文洋设计研发完成，并于2021-11-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于小波分解滚动学习的变电站二次回路信号检测方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种基于小波分解滚动学习的变电站二次回路信号检测方法，步骤如下：对信号加装时间窗口；选取信号发生变化的时间窗口；对选取的时间窗口内的信号进行小波分解，且从低频至高频逐级分解；获得不同尺度的小波分解系数，进而获得不同响应事件对应的小波分解系数；根据信号所对应的响应事件，选取历史信号的小波分解系数作为特征参数，每次在线检测中产生的响应事件作为反馈进行滚动学习。本发明有益效果：通过信号小波分解及滚动学习，进一步降低噪声信号的干扰，加强系统变电站相应事件的识别，包括事件识别的准确性和实时性，滚动学习是一种在线学习，随着运行时间变长可以不断提升信号检测精度，具有良好地使用效果。

本发明授权基于小波分解滚动学习的变电站二次回路信号检测方法在权利要求书中公布了：1.基于小波分解滚动学习的变电站二次回路信号检测方法，其特征在于，包括以下步骤：A.对信号加装时间窗口；B.选取信号发生变化的时间窗口；C.对步骤B中时间窗口内的信号进行小波分解，且从低频至高频逐级分解；D.获得不同尺度的小波分解系数，进而获得不同响应事件对应的小波分解系数；E.根据信号所对应的响应事件，选取历史信号的小波分解系数作为特征参数，每次在线检测中产生的响应事件作为反馈进行滚动学习；步骤E中进行滚动学习的步骤如下，E1.假设s1、s2、s3、s4…sq分别代表变电站中的信号所表示的q种响应事件，此时，对应于不同的响应事件si，选取小波分解的p个系数作为特征向量ki＝ai1,ai2,ai3,……,aip，其中ai1、ai2、ai3、……、aip表示响应事件si在p次分解截断后得到的p个系数；E2.定义ci为响应事件si的特征向量重心，有以下表达式，ci＝ki1+ki2…+kitt，其中，ki1、ki2、…、kit向量为历史数据学习过程中均对应于响应事件si的t个特征向量；E3.在线检测过程中，对采样到的当前信号进行小波分解得到特征向量ku，并获得其与各个已知响应事件的特征向量重心的欧氏距离；E4.判断步骤E3中获得的各欧氏距离，选择距离最近的特征向量重心所对应的响应事件作为当前信号所对应的响应事件，假设采样到的当前信号所对应的特征向量ku与响应事件si的特征向量重心ci距离最近，则判断采样到的当前信号所对应的响应事件为si；E5.根据在线检测结果进行滚动学习，将当前信号所对应的特征向量ku动态更新至响应事件si的特征向量重心ci，此时，响应事件si的特征向量重心ci有以下表达式，ci＝ki1+ki2…+kit+kut+1。

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