[發明專利]基于支持向量機的電壓質量分類方法及裝置

在審

• 申請號: 202011378186.6
• 申請日: 2020-11-30
• 公開（公告）號: CN112465358A
• 公開（公告）日: 2021-03-09
• 發明（設計）人: 彭俊臻;郭成;覃日升;段銳敏;趙澤平
• 申請（專利權）人: 云南電網有限責任公司電力科學研究院
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06K9/62;G06Q50/06
• 代理公司: 北京弘權知識產權代理事務所(普通合伙) 11363
• 代理人: 逯長明;許偉群

1.一種基于支持向量機的電壓質量分類方法，其特征在于，包括：

獲取預先構建的電壓質量分類模型，所述電壓質量分類模型基于支持向量機算法建立，并使用歷史電壓監控數據完成訓練及測試；

獲取預設采樣周期內的目標電壓監控數據；

將所述目標電壓監控數據輸入至所述電壓質量分類模型中；

針對所述電壓質量分類模型的輸出結果，獲取所述目標電壓監控數據對應的電壓質量分類結果。

2.根據權利要求1所述的基于支持向量機的電壓質量分類方法，其特征在于，所述電壓質量分類模型通過以下步驟預先構建：

獲取預設采樣周期內的歷史電壓監控數據；

對所述歷史電壓監控數據進行預處理，所述預處理包括判斷所述歷史電壓監控數據中是否存在缺失數據，若存在，則根據已知數據對所述缺失數據進行數據插補；

根據預處理后的歷史電壓監控數據以及預設的電壓質量分類需求，生成訓練集或測試集；

對所述訓練集和測試集進行歸一化處理；

將所述訓練集輸入至初始支持向量機模型中進行訓練，得到對應的的決策函數；

使用所述測試集對所述決策函數進行分類測試，若分類測試結果的準確率高于預設閾值，則基于所述決策函數獲取所述電壓質量分類模型。

3.根據權利要求2所述的基于支持向量機的電壓質量分類方法，其特征在于，所述獲取預設采樣周期內的歷史電壓監控數據，包括：

獲取待篩選電壓監測數據，所述待篩選電壓監測數據為電壓監測儀在預設采樣周期內針對多個監測點所上傳的電壓監測數據；

從所述待篩選電壓監測數據中，提取出所述歷史電壓監控數據，所述歷史電壓監控數據為目標監測點對應的電壓監測數據，所述目標監測點為在預設采樣周期內電壓監測數據上傳量滿足預設正常上傳量對應的監測點。

4.根據權利要求2所述的基于支持向量機的電壓質量分類方法，其特征在于，所述對所述歷史電壓監控數據進行預處理，還包括對所述歷史電壓監控數據進行復原處理、去噪處理及加強有用信息處理。

5.一種基于支持向量機的電壓質量分類裝置，其特征在于，所述裝置應用于如權利要求1-4任一項所述的基于支持向量機的電壓質量分類方法，所述裝置包括：

模型獲取模塊，用于獲取預先構建的電壓質量分類模型，所述電壓質量分類模型基于支持向量機算法建立，并使用歷史電壓監控數據完成訓練及測試；

目標電壓監控數據獲取模塊，用于獲取預設采樣周期內的目標電壓監控數據；

數據輸入模塊，用于將所述目標電壓監控數據輸入至所述電壓質量分類模型中；

結果獲取模塊，用于針對所述電壓質量分類模型的輸出結果，獲取所述目標電壓監控數據對應的電壓質量分類結果。

6.根據權利要求5所述的基于支持向量機的電壓質量分類裝置，其特征在于，所述裝置還包括模型構建模塊，所述模型構建模塊用于預先構建所述電壓質量分類模型，所述模型構建模塊包括：

歷史電壓監控數據獲取單元，用于獲取預設采樣周期內的歷史電壓監控數據；

預處理單元，用于對所述歷史電壓監控數據進行預處理，所述預處理包括判斷所述歷史電壓監控數據中是否存在缺失數據，若存在，則根據已知數據對所述缺失數據進行數據插補；

生成單元，用于根據預處理后的歷史電壓監控數據以及預設的電壓質量分類需求，生成訓練集或測試集；

歸一化單元，用于對所述訓練集和測試集進行歸一化處理；

訓練單元，用于將所述訓練集輸入至初始支持向量機模型中進行訓練，得到對應的的決策函數；

測試單元，用于使用所述測試集對所述決策函數進行分類測試，若分類測試結果的準確率高于預設閾值，則基于所述決策函數獲取所述電壓質量分類模型。

7.根據權利要求6所述的基于支持向量機的電壓質量分類裝置，其特征在于，所述歷史電壓監控數據獲取單元，包括：

待篩選電壓監測數據獲取子單元，用于獲取待篩選電壓監測數據，所述待篩選電壓監測數據為電壓監測儀在預設采樣周期內針對多個監測點所上傳的電壓監測數據；

提取子單元，用于從所述待篩選電壓監測數據中，提取出所述歷史電壓監控數據，所述歷史電壓監控數據為目標監測點對應的電壓監測數據，所述目標監測點為在預設采樣周期內電壓監測數據上傳量滿足預設正常上傳量對應的監測點。