一种基于随机矩阵理论和模糊C均值聚类算法的PMU数据分类...
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摘要
本发明公开一种基于随机矩阵理论和模糊C均值聚类算法的PMU数据分类方法。包括：步骤1)建立历史PMU数据随机矩阵模型，通过建立线性特征值统计量进行特征提取，得到特征数据集；步骤2)用模糊C均值聚类算法对特征数据集进行聚类，得到各类的聚类中心和隶属度矩阵；步骤3)将实时电网运行数据结合历史数据建立随机矩阵模型，通过建立线性特征值统计量进行特征提取，生成特征数据；步骤4)使用步骤2的结果进行初始化，对步骤3生成的特征数据进行模糊C均值聚类，判断实时数据的类别。本发明可实现数据驱动下的PMU数据实时分类。
基本信息
专利标题 ：
一种基于随机矩阵理论和模糊C均值聚类算法的PMU数据分类方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN110020680A
申请号 ：
CN201910234071.0
公开（公告）日 ：
2019-07-16
申请日 ：
2019-03-26
授权号 ：
CN110020680B
授权日 ：
2022-04-05
发明人 ：
刘晓莉张帅东王学斌曾祥晖姚磊邓长虹龙志君丁玉杰邹佳芯
申请人 ：
武汉大学;国网青海省电力公司电力科学研究院;国网青海省电力公司
申请人地址 ：
湖北省武汉市武昌区珞珈山武汉大学
代理机构 ：
武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 ：
鲁力
优先权 ：
CN201910234071.0
主分类号 ：
G06K9/62
IPC分类号 ：
G06K9/62
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06K
数据识别；数据表示；记录载体；记录载体的处理
G06K9/00
用于阅读或识别印刷或书写字符或者用于识别图形，例如，指纹的方法或装置
G06K9/62
应用电子设备进行识别的方法或装置
法律状态
2022-04-05 ：
授权
2019-08-09 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06K 9/62
申请日 : 20190326
申请日 : 20190326
2019-07-16 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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