使用智能电表信号的特征提取与电能质量干扰分类

本文提出了一种旨在提取特征的方法，以获取能突出电能质量领域相关干扰的信息。由于智能电网的概念，显然干扰的分类应通过智能电表进行，以便大量与电压和电流波形对应的数据不会通过通信通道进行交换，即在智能电表和公用事业数据库服务器之间。因此，有必要确保在硬件上实施算法所带来的计算工作量和对干扰分类的算法满意性能之间的平衡。基于分类任务繁重的假设，本文提出了一种特征提取步骤，可以使用合成波形/信号进行离线计算和分析，并随后通过现场测量进行验证。值得注意的是，这种离线分析是为了确定对每个干扰分类过程最相关的特征。然而，为了确定特征提取步骤的有效性，在干扰分类阶段验证了C4.5类型决策树和多层感知器类型人工神经网络的响应。简而言之，获得了良好的结果，证明了特征提取步骤对于有效且低计算工作量地分类干扰是必要的。