13、纳米电网和微电网的电力质量与故障保护

纳米电网和微电网的电力质量与故障保护

1. 数据处理与机器学习在电力质量分析中的应用

1.1 数据处理步骤

在电力质量分析中，数据处理是关键的一步。具体步骤如下：
- 步骤2 ：构建一个正交矩阵 ( U )，其元素为 ( X ) 的协方差 ( COV(X) ) 的特征向量。通常，矩阵 ( U ) 的前几列（例如3列）携带了初始数据集约80% - 90%的信息，这些列通常是经验正交函数。
- 步骤3 ：进行奇异值分解（SVD），协方差可以修改为 ( COV(X) = USU^T )，其中 ( S ) 是SVD的对角矩阵。
- 步骤4 ：执行主成分分析（PCA）来重建初始数据集，便于解释数据并实现数据降维。

1.2 机器学习相关参数

在信号处理和机器学习过程中，有几个重要的参数用于特征提取：
| 参数 | 定义 |
| ---- | ---- |
| K - 均值 | 对给定数据集中的数据进行聚类，可用于判断聚类的有效性。 |
| 轮廓系数 | 表示数据聚类的质量，取值范围从 -1 到 1，用于比较一个样本与其相邻样本的接近程度以及与其他聚类的距离。 |
| 精确值 | 表示算法在分类结果上的成功频率，体现控制过程的性能、质量以及用于监测目的的算法的有效性。 |

1.3 机器学习和人工智能的应用

机器学习被广泛应用于从大数据集中提取特征。各种机器学习工具用于处理、监测和提取信号中的特征。基于神经网络的人工智能常用于特征提取