[发明专利]基于改进模糊聚类的终端侧负荷辨识方法、介质及系统在审
| 申请号： | 202310644357.2 | 申请日： | 2023-06-01 |
| 公开（公告）号： | CN116776181A | 公开（公告）日： | 2023-09-19 |
| 发明（设计）人： | 马瑞;夏绪卫;朱东歌;刘佳;沙江波;康文妮;张爽;闫振华;张庆平;王峰;李晓龙;高博;李永亮;罗海荣;蔡建辉;杨雪红;李学锋;王富对;朱小超;王辉 | 申请（专利权）人： | 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院;国网宁夏电力有限公司;国电南瑞南京控制系统有限公司 |
| 主分类号： | G06F18/2337 | 分类号： | G06F18/2337;G06F18/23213 |
| 代理公司： | 北京润泽恒知识产权代理有限公司 11319 | 代理人： | 翟磊 |
| 地址： | 750001 宁夏回族*** | 国省代码： | 宁夏;64 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开一种基于改进模糊聚类的终端侧负荷辨识方法、介质及系统，包括：采用变分模态分解算法对获取的终端侧的负荷信号进行分解重构，得到所述负荷信号的本征模态分量；采用改进概率模糊C均值聚类算法对所述负荷信号的本征模态分量进行负荷辨识，得到负荷信号对应的负荷类型。本发明采用VMD算法抑制负荷的噪声和干扰，对相近负荷的特征频率进行有效分离，在处理包含噪声干扰等不良数据时，表现出良好的鲁棒性，采用改进PFCM算法克服对畸变数据的敏感性，并且降低运算量，提高聚类有效性，提升负荷辨识的准确性，对负荷辨识研究具有一定的指导意义。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 改进 模糊 终端 负荷 辨识 方法 介质 系统 | ||
【主权项】：
暂无信息
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于国网宁夏电力有限公司电力科学研究院;国网宁夏电力有限公司;国电南瑞南京控制系统有限公司，未经国网宁夏电力有限公司电力科学研究院;国网宁夏电力有限公司;国电南瑞南京控制系统有限公司许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/202310644357.2/，转载请声明来源钻瓜专利网。
- 同类专利
- 一种基于改进的寄生捕食优化算法的窃电辨识方法及系统-202310944026.0
- 王宗耀;赖健;康兵;许志浩;丁贵立;刘传 - 南昌工程学院
- 2023-07-31 - 2023-10-24 - G06F18/2337
- 本发明公开了一种基于改进的寄生捕食优化算法的窃电辨识方法及系统，导出台区所有用户的用电数据，提取每个用户的典型日负荷曲线，对每个用户的典型日负荷曲线进行分类，形成每类用户的典型日负荷曲线，提取用户待检测时间段的日负荷曲线和所属类的典型日负荷曲线，计算匹配度，将低于匹配度阈值的用户初步确定为窃电用户，使用改进的寄生捕食优化算法进行检测，得出一组最优窃电系数序列，设置窃电系数阈值，进一步确定窃电用户。本发明采用欧式距离和皮尔逊相关系数计算匹配初步确定窃电用户，使用改进的寄生捕食优化算法获取一组最优窃电系数序列进一步确定窃电用户，减少了工作人员的工作强度，提高效率。
- 一种低压供电线路健康状态评估方法及系统-202110570990.2
- 余敏琪;申利曼;黄瑞;刘谋海;贺星;陈浩;王智;杨茂涛;柳青;曾文伟 - 国网湖南省电力有限公司;国网湖南省电力有限公司供电服务中心（计量中心）;国家电网有限公司
- 2021-05-25 - 2023-10-20 - G06F18/2337
- 本发明公开了一种低压供电线路健康状态评估方法及系统，此方法包括步骤：1)获取低压供电线路的等效电路图；2)依据等效电路图，采集电压电流发生变化前后的电压电流值；3)通过变化前后的电压电流值得到回路阻抗；4)利用FCM聚类算法对单个用户的回路阻抗进行聚类分析，找出有可能出现健康异常状态的数据；5)基于欧式距离对上述有可能出现健康异常状态的数据再次分析，进一步确定线路是否发生异常情况。本发明具有阻抗数据测量准确，工作量少，保障用户正常供电等优点。
- 一种基于统计综合法的综合能源系统基础单元模型建立方法-202310874167.X
- 沈赋;付玉;杨志文;陈雪鸥;单节杉;翟苏巍;杨光兵;李施伟;曹旸;张微;张宇涛;刘思蕊;王哲 - 昆明理工大学
- 2023-07-17 - 2023-10-13 - G06F18/2337
- 本发明基于综合能源系统研究的技术领域，提供了一种基于统计综合法的综合能源系统基础单元模型建立方法，包括以下步骤：S1、统计整理综合能源系统基础单元设备物理构架，S2、利用统计学原理精选出典型基础单元设备，S3、建立典型基础单元设备的物理模型并整理其物理特性参数，S4、建立最终的基础单元模型，S5、算例分析验证；本发明基于统计综合法分析选取典型基础单元设备，提取典型基础单元设备特征数据，根据基础单元能质属性，建立各类基础单元模型，并通过算例分析，验证了所提各类基础单元模型的合理性和适用性。
- 一种基于模糊聚类的电力日负荷预测方法及终端-202310727961.1
- 程翔鹏;黄夏楠;林伟伟;胡臻达;刘林;涂夏哲 - 国网福建省电力有限公司经济技术研究院;国网福建省电力有限公司
- 2023-06-19 - 2023-10-13 - G06F18/2337
- 本发明提供了一种基于模糊聚类的电力日负荷预测方法及终端，根据影响因素对历史数据进行模糊聚类分析确定相似日，能够更加精确有效地选取对应的相似日，以保证后续预测结果的准确性；同时基于相似日的历史数据分别进行回归分析、初始BP神经网络的训练以及初始双向长短期记忆网络的训练，得到对应的回归表达式以及目标预测网络，从而实现通过待预测信息的影响因素即可获取对应预测方法的电力日负荷预测值；同时将这三种预测方法的电力日负荷预测值进行组合后，得到组合预测结果，实现三种预测方法的综合应用，避免单一预测方法易出现偏差的问题，从而达到全面分析整个用电系统的效果，以获取高精度的电力日负荷预测值。
- 一种基于五划分阴影集的聚类集成方法、系统及应用-202310817096.X
- 易黄建;国栋凯;张钦然;贺小伟 - 西北大学
- 2023-07-05 - 2023-10-10 - G06F18/2337
- 本发明属于数据处理技术领域，公开了一种基于五划分阴影集的聚类集成方法、系统及应用，随机改变模糊C均值算法中的模糊化参数m生成一组基聚类；通过五划分阴影集将对象划分到五个区域中，包括核心区域、次核心区域、阴影区域、次边缘区域、边缘区域；通过多粒度粗糙集的策略构建出六个近似区域，包括一个核心区域和五个边缘区域；通过五划分阴影集处理五个边缘区域得到聚类的结果。本发明将五划分阴影集应用到模糊聚类集成中，通过多粒度粗糙集的思想构造出六个近似区域，可以更精细划分近似区域，分析了五划分阴影集中的次核心区域中对象与簇之间的模糊关系，实现了次核心区域的合理划分，解决了五划分阴影集实际应用的问题。
- 一种新型T-S模糊模型辨识方法-202010486173.4
- 张楠;薛小明;姜伟;曹苏群;孙娜;施丽萍 - 淮阴工学院
- 2020-06-01 - 2023-10-03 - G06F18/2337
- 本发明涉及复杂非线性系统建模领域，公开了一种新型T‑S模糊模型辨识方法，该方法结合模糊C回归聚类算法和最小二乘支持向量机提出一种新型聚类算法，在此基础上，运用本发明设计的改进启发式优化算法进一步优化模糊模型前件参数，最后采用最小二乘法进行后件参数辨识。与现有技术相比，本发明设计的新型T‑S模糊模型辨识方法，采用最小二乘支持向量机描述聚类子模型，可有效提高聚类算法的空间划分能力，同时运用一种改进启发式优化算法优化前件参数，能得到更精确的辨识参数，显著提高模型的建模精度。
- 一种面向梯形粒度数据加权模糊聚类方法及系统-202310804073.5
- 唐益明;陈锐;吴玺;黄一帆;孙晓;汪翔;李书杰 - 合肥工业大学
- 2023-07-03 - 2023-09-19 - G06F18/2337
- 本发明公开了一种面向梯形粒度数据的加权模糊聚类方法及系统，包括：1选取医疗患者信息数据集的数据代表，并据此构建粒度数据；2计算粒度数据对应的权重；3采用加权模糊聚类算法对粒度数据进行聚类，并结合新的距离度量方式；4计算聚类后的结果对应的重建误差，根据重建误差的拐点对应的聚类中心数目，并结合隶属度矩阵对医疗患者进行预问诊阶段的分组。本发明将PSO粒子群优化算法引入梯形粒度数据的构建过程中，并结合加权模糊聚类算法，从而能够提高预问诊阶段医疗患者分组的准确性和可靠性。
- 一种适用于多重产业链的企业协作团体发现系统及方法-202310633896.6
- 蒋嶷川;胡相慧 - 东南大学
- 2023-05-31 - 2023-09-19 - G06F18/2337
- 本发明公开了一种适用于多重产业链的企业协作团体发现系统及方法，其中系统包括企业特征提取模块和多视图聚类模块，企业特征提取模块通过非负矩阵因子分解技术实现；多视图聚类模块包含固有特征和拓扑特征的两类可见‑隐形视图的加权整合、基于个体的空间拓扑关系以及通过模糊划分得到的个体的从属模式趋向的多视图学习约束。本发明可同时挖掘企业两类可见‑隐形视图信息，包括固有特征视角特有(可见的)和共享(隐形的)信息，以及企业连接关系带来的拓扑特征视角特有(可见的)和共享(隐形的)信息，并完成了两类视角的合作学习，获得较好的企业协作团体发现结果。
- 基于改进模糊聚类的终端侧负荷辨识方法、介质及系统-202310644357.2
- 马瑞;夏绪卫;朱东歌;刘佳;沙江波;康文妮;张爽;闫振华;张庆平;王峰;李晓龙;高博;李永亮;罗海荣;蔡建辉;杨雪红;李学锋;王富对;朱小超;王辉 - 国网宁夏电力有限公司电力科学研究院;国网宁夏电力有限公司;国电南瑞南京控制系统有限公司
- 2023-06-01 - 2023-09-19 - G06F18/2337
- 本发明公开一种基于改进模糊聚类的终端侧负荷辨识方法、介质及系统，包括：采用变分模态分解算法对获取的终端侧的负荷信号进行分解重构，得到所述负荷信号的本征模态分量；采用改进概率模糊C均值聚类算法对所述负荷信号的本征模态分量进行负荷辨识，得到负荷信号对应的负荷类型。本发明采用VMD算法抑制负荷的噪声和干扰，对相近负荷的特征频率进行有效分离，在处理包含噪声干扰等不良数据时，表现出良好的鲁棒性，采用改进PFCM算法克服对畸变数据的敏感性，并且降低运算量，提高聚类有效性，提升负荷辨识的准确性，对负荷辨识研究具有一定的指导意义。
- 一种六价铬污染场地识别与评价方法及系统-202311042225.9
- 高艳丽;李广贺;李书鹏;郭丽莉;熊静;张旭 - 北京建工环境修复股份有限公司
- 2023-08-18 - 2023-09-19 - G06F18/2337
- 本发明涉及一种六价铬污染场地识别与评价方法及系统，属于污染识别与评价技术领域，本发明通过获取预处理后的污染样本数据信息的隶属度矩阵，从而引入正则角的相似度量法，通过正则角的相似度量法对预处理后的污染样本数据信息的隶属度矩阵进行修正，获取修正后的污染样本数据信息的隶属度矩阵，最后根据修正后的污染样本数据信息的隶属度矩阵获取目标区域的六价铬污染分布图，并基于目标区域的六价铬污染分布图生成最终的土壤修复方案。本发明通过融合PCA算法以及正则角的相似度量法对聚类后的样本数据进行评价，从而根据评价结果对聚类后的样本数据进行修正，能够提高污染样本数据的分类精度。
- 基于种子聚类的子类中心点特征提取方法、系统及设备-202310048970.8
- 邵德意;王俊华;田冰川;尹合兴;甘艳萍;王永卡;刘祥杰;祝明新;张祥覃 - 华智生物技术有限公司
- 2023-02-01 - 2023-09-15 - G06F18/2337
- 本发明公开了基于种子聚类的子类中心点特征提取方法、系统及设备，通过获取种子数据集和提取点特征样本个数；对种子数据集进行聚类；将聚类后的数据集划分为奇异大子类、奇异小子类及奇异中间类；计算奇异大子类的切割阈值、奇异小子类的排除阈值及奇异中间类的排除阈值；根据奇异大子类的切割阈值将奇异大子类进行切割，获得第一数据集；根据奇异小子类的排除阈值将奇异小子类进行排除，获得第二数据集；根据奇异中间类的排除阈值将奇异中间类进行排除，获得第三数据集；对第一数据集、第二数据集和第三数据集进行合并获得合并数据集，并提取合并数据集中每个子类对应的中心点特征。本发明能够提高种子综合判定的科学性及准确率。
- 一种基于遗传算法优化模糊C均值的电特性信号聚类方法-202310687288.3
- 李可;陈家骜;武昊鹏;李鹏蛟;阚艳;庞丽萍;杨顺昆 - 北京航空航天大学
- 2023-06-09 - 2023-09-08 - G06F18/2337
- 本发明涉及一种基于遗传算法优化模糊C均值的电特性信号聚类方法。包括：读取历史数据(102)，根据LSTM‑SAE进行特征提取和重建，随后根据遗传算法初始化种群(104)，随机产生隶属矩阵U(105)，通过遗传算法的选择、交叉和变异操作，搜索最优的个体，以提高聚类性能(106)，并计算C类别聚类中心(107)，根据计算结果计算价值函数J并更新隶属矩阵U(108)，如果J大于阈值(109)，则输出U和聚类中心(110)，否则重新进行遗传算法搜索(106)。本发明在模糊c均值处理之前加入了LSTM‑SAE和遗传算法，其中，能自动化参数优化，提高了聚类效率和效果。
- 一种基于粗糙集的用户用电行为聚类结果评价方法-202010345416.2
- 胡笑琪;谢瀚阳;余梦琪;龚杰;黄林海;黎锦键;黄晓颖;康家荣;麦盛开;陈竞灿;何湛邦;张开轩;陈锦彪 - 广东电网有限责任公司;广东电网有限责任公司佛山供电局
- 2020-04-27 - 2023-08-04 - G06F18/2337
- 本发明提供一种基于粗糙集的用户用电行为聚类结果评价方法，该方法引入粗糙集中不确定性的思想，可对可能同时属于多个类的用电行为聚类结果准确性进行客观评价，克服了已用方法无法评价包含一个用户用电行为可能属于多个类的不同聚类方法所得聚类结果之间的评价。
- 基于数据分布相似性模糊聚类的联邦学习方法及系统-202310321473.0
- 陈乃月;蔡露鑫;金兵伟;李浥东;孙永奇;丁春涛 - 北京交通大学
- 2023-03-29 - 2023-08-01 - G06F18/2337
- 本发明提供一种基于数据分布相似性模糊聚类的联邦学习方法及系统，属于联邦学习技术领域，广播所有集群模型；计算在各个集群模型的损失值，根据损失值，选择N个集群作为客户的关联集群，并且评估集群的重要性，其中N值为根据集群数量和客户数量事先确定好的一个参数；初始化客户端模型，进行本地训练；根据客户样本量和客户与集群的关联程度更新集群模型聚合权重，得到更新之后的集群模型。本发明通过将一个用户关联到多个集群，有效改善了由于多种数据混合分布的问题，可以让网络模型更好的收敛和泛化，并且拥有更优异的个性化能力。
- 基于改进测地线流式核的多相间歇过程软测量建模方法-202310197295.5
- 熊伟丽;朱绩琨;马君霞 - 江南大学
- 2023-03-03 - 2023-05-30 - G06F18/2337
- 本发明公开了基于改进测地线流式核的多相间歇过程软测量建模方法包括，采集云服务端的平台参数；对源域和目标域数据用基于线性局部切空间排列的测地线流式核方法投影到公共流形子空间，减小源域和目标域的数据分布差异；用基于时序的模糊聚类方法对源域数据进行相位划分，得到相位划分点；根据不同相位的特征，采用不同的建模方法，建立子相位软测量模型，在过程特性变化缓慢的相位采用偏最小二乘回归建立软测量模型，在过程特性变化较快的相位采用基于即时学习的偏最小二乘回归建立软测量模型；建立多相位间歇过程的子相位软测量模型，实现了难测变量的估计，提升了软测量模型在变工况下的性能。
- 基于聚类算法的电力用户用能特点分析方法-202310238921.0
- 刘长庚;高亚伟;朱广伟;房佳 - 北京易能中网技术有限公司
- 2023-03-14 - 2023-05-26 - G06F18/2337
- 本发明涉及电力分析技术领域，具体涉及一种基于聚类算法的电力用户用能特点分析方法，该方法获取每个电力用户的用能序列，获取每个用能序列在不同尺度下的粗粒化序列；对于任意两个用能序列，计算同一尺度下的粗粒化序列之间的距离记为该尺度下的全局差异，通过分别在两个粗粒化序列中截取相同长度的部分序列计算距离，并结合对应的时间差异获取该尺度下的局部差异；依据全局差异、局部差异以及对应的尺度获取综合相似度，进而构建所有用能数据的相似度矩阵，通过对相似度矩阵进行模糊聚类得到所有用能数据的分类结果。本发明综合考虑了在不同尺度下用能序列之间的相似性度量，实现了对电力用户用能数据更为准确的聚类分析。
- 一种基于糖尿病数据的无监督聚类方法-202211647643.6
- 李才正;刘俊宏;彭博 - 四川大学华西医院
- 2022-12-21 - 2023-04-11 - G06F18/2337
- 本发明公开了一种基于糖尿病数据的无监督聚类方法，包括以下步骤：S1、获取糖尿病数据集，对糖尿病数据集依次进行预处理和降维处理，得到第一数据集；S2、通过改进的FCM聚类算法对第一数据集进行无监督聚类，得到最优聚类数据集，完成基于糖尿病数据的无监督聚类。本发明采用改进的FCM模糊聚类算法，其不仅能克服初始簇中心和离群值的影响，而且其加入的隶属度这一概念能够更好的处理数据重叠部分，且本发明对隶属度因子m进行了改进，因此表现出更佳的聚类效果，这也能通过有监督的分类算法验证。
- 一种基于双重支持向量数据描述的间歇过程测量数据异常检测方法-202210425939.7
- 王建林;艾兴聪;周新杰 - 北京化工大学
- 2022-04-21 - 2023-04-07 - G06F18/2337
- 本发明公开了一种基于双重支持向量数据描述的间歇过程测量数据异常检测方法，首先利用模糊聚类方法对间歇过程进行模态划分，获得各模态数据集，并融合各稳定模态和相邻过渡模态数据构建融合模态数据集；然后分别依据各模态数据集与融合模态数据集，构建双重SVDD过程测量数据异常检测模型；最后利用双重SVDD模型的内外层控制限和数据异常判别策略实现间歇过程测量数据的异常检测。本发明充分考虑了间歇过程不同模态间的数据变化关系，依据所构建双重SVDD模型的内外层控制限和数据异常判别策略对间歇过程测量数据异常进行检测，能够有效地降低过程测量数据异常检测的误检率，提高了间歇过程测量数据异常检测的准确性。
- 一种城市内需求侧资源的聚类辨识方法-202211660530.X
- 王世谦;李秋燕;卜飞飞;白宏坤;宋大为;王圆圆;华远鹏;韩丁;王涵;贾一博;高煜焜;李承澳;熊欣晨;刘皓明 - 国网河南省电力公司经济技术研究院;河海大学
- 2022-12-23 - 2023-04-04 - G06F18/2337
- 本发明公开了一种城市内需求侧资源的聚类辨识方法，该聚类辨识方法的步骤为：S1、选择城市内需求侧资源的聚类辨识对象；S2、对聚类辨识对象的负荷日数据进行处理；S3、确定聚类辨识算法；S4、基于聚类辨识算法确定聚类参数；S5、将步骤S4确定的聚类参数代入步骤S3确定的聚类辨识算法中，对步骤S2处理后的负荷日数据进行聚类辨识，分析聚类辨识结果并筛选出具有需求响应潜力的需求侧资源。本发明的聚类辨识方法针对城市内的需求侧资源，能够精准筛选出具有参与城市内需求侧响应潜力的需求侧资源；该方法能够为城市需求侧管理建设提供理论依据，在规划设计、建设运行等方面奠定工程实施基础，为我国社会双碳目标实现提供支撑。
- 水泥联合粉磨球磨机负荷软测量模型的建立方法及应用-201910982323.8
- 袁铸钢;王孝红;张强;崔航科;孟庆金;景绍洪;于宏亮;刘钊;路士增;蒋萍;崔行良;刘化果 - 济南大学;山东恒拓科技发展有限公司
- 2019-10-16 - 2023-03-31 - G06F18/2337
- 本发明公开了一种水泥联合粉磨球磨机负荷软测量模型的建立方法，基于模糊聚类认知网络建立，具体方法包括：确定模糊认知网络节点，节点状态值归一化表示；根据各节点之间因果关系，确定节点权值；建立节点状态值与权值和上一时刻状态值的函数关系；节点权值随系统反馈值更新；采用可能性核聚类算法计算节点状态估计值；建立软测量规则库，根据规则使用节点状态估计值代替模糊认知网络的系统反馈值。本发明还公开了应用上述模型的软测量方法。本发明的软测量技术借助易于测量的辅助变量与较难测量的主导变量之间的函数关系，实现对主导变量即磨机负荷的在线测量，能够准确地反映磨机的实际工况。
- 新能源接入电网线损异常数据的辨识方法及其装置-202211296559.4
- 王海云;杨莉萍;王方雨;于希娟;师恩洁;张再驰;陈茜;张雨璇;汪伟;姚艺迪;徐鹏;白晓昆 - 国网北京市电力公司;国家电网有限公司
- 2022-10-21 - 2023-03-07 - G06F18/2337
- 本发明公开了一种新能源接入电网线损异常数据的辨识方法及其装置。该方法包括：获取原始统计线损数据序列；将原始统计线损数据序列聚类，得到多个线损数据类簇；计算多个线损数据类簇中每个线损数据类簇的异常数据特征指标；将线损数据类簇的异常数据特征指标输入预设模型进行分析，得到与线损数据类簇的异常数据特征指标对应的原始线损数据序列中异常数据的位置，预设模型为通过多组数据训练得到的，多组数据中的每组数据均包括：样本统计线损数据序列的异常数据特征指标以及用于标识与样本统计线损数据序列的异常数据特征指标所对应的样本统计线损数据序列中异常数据的位置的标签。上述方法有助于定位异常数据位置，提高统计线损数据利用率。
- 一种基于电磁数据聚类的雷达信号统计算法的系统-202211433809.4
- 贾晓慧;周玉峰;孟祥奎 - 上海越满网络科技有限公司
- 2022-11-16 - 2023-02-03 - G06F18/2337
- 本发明提供一种基于电磁数据聚类的雷达信号统计算法的系统，涉及雷达信号统计技术领域，包括程序开始系统及程序结束系统，所述数据采集模块用以对电磁数据的初步采集工作，所述数据存储模块用以对采集的电磁数据进行临时的储存工作，所述数据导入模块用以对电磁数据导入计算系统内部，所述聚类中心处理单元方便了对电磁数据的聚类处理工作，所述聚类中心处理单元包括聚类数据挖掘模块、信号拆分模块、信号重组模块、FCM聚类算法模块以及分布聚类模块，所述聚类数据挖掘模块用以对聚类数据的预处理掘现工作。本发明，解决了现有技术中存在雷达信号运行过程产生电磁数据较为杂乱的问题。
- 基于模糊C均值与豪斯多夫距离的低压用户相别识别方法-202110931919.2
- 覃日升;于辉;姜訸;马红升;邢超;奚鑫泽;李胜男;张建 - 云南电网有限责任公司电力科学研究院
- 2021-08-13 - 2023-01-24 - G06F18/2337
- 本申请涉及电力系统调度技术领域，提供一种基于模糊C均值与豪斯多夫距离的低压用户相别识别方法，首先采用拉格朗日插值法对关口电压曲线和低压用户电压曲线上的不完备数据进行预处理，然后利用模糊C均值对预处理后的低压用户电压曲线进行聚类分析，接着对获得的聚类结果曲线进行求均值处理，获得聚类结果均值曲线；再计算各聚类结果均值曲线与关口各相电压曲线的豪斯多夫距离，最后根据得到的豪斯多夫距离进行相别归属。本申请可利用智能电表采集的电压信息准确且可靠地进行用户相别归属。
- 基于模糊聚类和高阶累积量的无人机图传信号识别方法-202010642829.7
- 黄均安;吕新 - 杭州画印科技有限公司
- 2020-07-06 - 2023-01-10 - G06F18/2337
- 本发明公开了基于模糊聚类和高阶累积量的无人机图传信号识别方法，包括以下步骤：a)通过宽带数字接收机接收自由空间中的电磁波信号；b)对接收到的电磁波信号进行数据平滑，降低噪声对有效信号的影响；c)基于模糊聚类检测出数据中的跳变信号；d)设定门限，筛选出可疑的无人机图传信号；e)基于高阶累积量对可以信号进行识别，确定无人机图传信号；f)将无人机图传信号的详细信息进行上报。该方法可以识别出自由空间中存在的无人机图传信号，为无人机反制系统的工作提供了重要的指导作用。
- 专利分类
