机器学习（ML）和二分变换（DWT）被应用于电能质量分类的研究（硕士论文），旨在构建一个能够可靠地识别智能电网中高级电能质量扰动的分类器。该研究使用了Matlab开发工具。

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简介：
该项目与Itajubá联邦大学的Gabriel CS Almeida先生撰写的硕士学位论文“智能学习中先进功率质量扰动的鲁棒分类器的机器学习应用”相关联。接下来，我们将提供MATLAB代码的详细信息。如今，当前电气系统日益复杂，这主要归因于新设备的频繁引入、数据流的持续增长、间歇性发电以及大规模计算机化技术的广泛应用。这种显著的增加导致了对更智能电气网络的需求，以适应这一不断变化的环境。人工智能（AI），涵盖大数据、机器学习（ML）、深度学习（DL）和模式识别等领域，代表着以信息和知识为基础的社会和全球发展的全新时代。结合最近出现的智能电网（SG）技术，利用此类智能技术变得越来越至关重要。本文深入研究了如何利用高级信号处理技术以及机器学习算法，构建能够有效识别高级功率质量扰动的鲁棒分类器，并将其应用于智能电网环境中。为实现这一目标，我们采用了随机元素生成的方法来模拟已知的PQ干扰模型，从而更真实地反映实际应用场景。随后，从这些模型中提取出成千上万个信号，并利用离散小波变换（DWT）进行信号处理...

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基于ML和DWT的电能质量分类研究（硕士论文）：在智能电网中利用机器学习进行高级电能质量扰动的稳健分类-matlab实现

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本硕士论文运用机器学习及离散小波变换技术，针对智能电网中的复杂电能质量问题，提出了一种有效的扰动分类方法，并通过Matlab进行了详细验证和实现。该项目与Itajubá联邦大学Gabriel CS Almeida的硕士学位论文《智能学习中先进功率质量扰动的鲁棒分类器的机器学习应用》相关。以下是MATLAB代码的具体细节。新设备的引入、数据流的增长以及间歇性生成和大规模计算机化显著增加了现有电力系统的复杂度，这一变化促使更加智能化电网的需求出现。人工智能技术（包括大数据分析、机器学习(ML)、深度学习(DL)及模式识别）的发展预示着基于信息与知识的社会进入了一个新时代。随着智能电网(SG)的推广使用，这些技术的应用将变得更为重要。本段落探讨了在SG中利用高级信号处理和机器学习算法来创建针对功率质量扰动的鲁棒分类器的方法。为此，通过随机元素生成已知PQ干扰模型以模拟实际应用场景，并从中产生了大量含有此类干扰的数据样本。随后使用离散小波变换(DWT)对这些数据进行预处理与分析。

电能质量扰动的CNN分类方法研究

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本研究探讨了利用卷积神经网络（CNN）技术对电力系统中的电能质量扰动进行高效、准确分类的方法，旨在提升电网运行的安全性和稳定性。使用CNN对电能质量扰动进行分类可以直接应用。由于数据量较大无法上传，但核心代码保持不变，仅供参考。

电能质量波形分析.rar_MATLAB 电能质量处理_电能质量波形研究_电能质量扰动_MATLAB电能质量

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本资源为MATLAB环境下电能质量分析的研究资料，涵盖波形识别、数据处理及扰动检测等内容，适用于电力系统相关领域的科研与学习。该压缩文件包含了五种常见电能质量扰动的MATLAB仿真程序。

基于DeepCNN的电能质量扰动分类

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本研究提出了一种基于深度卷积神经网络（DeepCNN）的方法，专门用于电能质量扰动事件的自动分类。该方法通过高效地学习信号特征，显著提高了识别精度和鲁棒性。 16种电能质量扰动主要包括电压暂升、电压暂降、短时间中断、频率偏差、谐波污染、电压波动、闪变效应、负载不平衡以及系统过载等现象，这些都会对电力系统的稳定性和设备的正常运行造成影响。除此之外还有暂时停电（瞬时断电）、电压骤降（跌落）、长时间停电事件及电压偏移等问题。这些问题不仅会影响电网的安全与经济性，还会给用户带来经济损失和安全隐患。针对上述问题的研究对于提升供电质量、确保工业生产和居民生活的电力供应稳定性具有重要意义。

基于支持向量机的动态电能质量扰动分类技术

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本研究提出了一种基于支持向量机(SVM)的算法，专门用于识别和分类电力系统中的动态电能质量问题，以提高电网运行的安全性和可靠性。本段落探讨了将支持向量机（SVM）应用于动态电能质量分类问题的方法。在Matlab环境中编程建立了六种常见的动态电能质量问题数学模型：谐波、电压暂升、电压跌落、瞬时中断、电压波动和瞬变，通过傅里叶变换与小波变换技术对样本数据进行特征提取，并生成训练及测试所需的样本集。文章详细阐述了如何利用LIBSVM工具解决电能质量扰动分类问题的过程，并深入分析影响分类准确性的相关参数。实验结果显示：当使用C-SVC和RBF核函数时，通过适当调整参数能够获得最佳的分类效果，最高分类精确度可达96.67%。

【电能质量监测】利用MATLAB小波变换DWT进行电能质量分析【附MATLAB源码 4136期】.mp4

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本视频教程详细讲解了如何使用MATLAB中的小波变换（DWT）技术来分析和监控电能质量，涵盖理论知识及实践操作，并提供完整的MATLAB源代码供学习者参考。 Matlab研究室上传的视频均有对应的完整代码，这些代码可以运行且经过测试确认有效，非常适合初学者使用。 1. 代码压缩包内容包括主函数main.m文件以及用于调用的其他m文件；无需额外操作即可直接运行。 2. 运行环境为Matlab 2019b版本。如遇问题，请根据提示进行修改或寻求帮助。 3. 运行步骤如下： - 步骤一：将所有文件放置在Matlab当前工作目录中； - 步骤二：双击打开main.m文件； - 步骤三：点击运行按钮，等待程序执行完毕以获取结果。 4. 若需进一步服务或咨询，请联系博主。提供的额外支持包括但不限于： - 博客或资源的完整代码提供 - 期刊文章或参考文献复现 - Matlab程序定制开发 - 科研合作

关于DSP技术在电能质量检测中的应用研究

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本研究探讨了数字信号处理（DSP）技术在提升电能质量检测精度与效率方面的应用，分析其优势及挑战，并提出改进策略。基于DSP的电能质量检测的研究探讨了利用数字信号处理器（DSP）技术进行电能质量分析的方法和技术。这项研究旨在提高电力系统的稳定性与可靠性，通过先进的算法处理复杂的电气数据，以确保电网的安全运行及高效管理。

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本资源提供关于电力系统中扰动信号及电能扰动对电能质量影响的研究资料，包含MATLAB仿真案例。适合科研人员学习参考。本段落探讨了几种典型的电能质量扰动信号源及其对应的ST变换分析方法。