一种面向电力在线采集数据的分类方法
摘要:
本发明提供一种面向电力在线采集数据的分类方法,所述方法包括以下步骤:(1)收集数据并构建数据库;(2)从原始数据库中选取数据和样本;(3)利用已整理好的数据训练线性SVM,并将训练结果保存;(4)通过训练好的模型判断事件是否为变压器故障事件;(5)解释分类结果,并调整电能质量。本发明将基于随机梯度下降算法的SVM分类器应用到变压器故障事件的分类识别中,可以有效解决电力系统实测数据的在线采分类问题。本发明采用随机梯度下降算法,通过每个样本来迭代更新一次,即使在样本量很大的情况,也可能只用其中几万条或者几千条的样本,就可以迭代到最优解。因此更适用于如今日益增长的电力在线采集数据处理的要求。
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