CN114676783B 一种基于单分类结合模糊宽度学习的负荷识别方法 （重庆邮电大学）_第1页
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CN114676783B 一种基于单分类结合模糊宽度学习的负荷识别方法 （重庆邮电大学）_第3页
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一种基于单分类结合模糊宽度学习的负荷本发明公开了一种基于单分类结合模糊宽9次奇次谐波构建负荷特征印记；基于负荷特征习系统；将待测负荷的特征序列通过单分类K近邻算法计算特征距离，判断样本是否为未知负22.如权利要求1所述的一种基于单分类结合模糊宽度学习的负荷识别方法，其特征在3.如权利要求1所述的一种基于单分类结合模糊宽度学习的负荷识别方法，其特征在4.如权利要求1所述的一种基于单分类结合模糊宽度学习的负荷识别方法，其特征在5.如权利要求1所述的一种基于单分类结合模糊宽度学习的负荷识别方法，其特征在34识的增强，社会对电能质量的要求日益提高。在智能电网的建设中，非侵入式负荷监测测模型的精度，为用电规划提供可靠依据，达到降低用电损耗的目的。对电力用户而言，[0004]针对传统负荷识别算法无法应对未知负荷接入的情况以及模型模型复杂度较高5于分离的电流波形通过傅里叶变换提取1-9次奇次谐波构[0019](2)模糊宽度学习通过伪逆计算权值参数，系统输出由模糊系统和增强层输出两[0023]式中，d1,d2分别为待测距离与类内距离A(l),B(l)为待测样本A和样本B的第l维特6E"=(E,E…,E,)eR""公""",O为已知的输出类别矩阵，通过伪逆快速计算模型参7

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