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龙图腾网获悉广东电网有限责任公司广州供电局申请的专利一种电能质量扰动事件关联类型识别方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN113361573B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-14发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202110574917.2，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权一种电能质量扰动事件关联类型识别方法是由莫文雄;王勇;栾乐;许中;彭和平;朱璐;孔令明;崔屹平;马智远;周凯;刘田设计研发完成，并于2021-05-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种电能质量扰动事件关联类型识别方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种电能质量扰动事件关联类型识别方法，涉及电力系统分析的技术领域，包括：先获取同一目标监测点上任意两个电能质量扰动事件的特征信息；然后对任意两个电能质量扰动事件的特征信息进行处理，得到任意两个电能质量扰动事件之间的关联特征信息；最后将关联特征信息输入至关联类型分类识别模型进行识别，得到任意两个电能质量扰动事件之间的关联类型识别结果。本发明通过处理得到的关联特征信息以及基于最小二乘支持向量机LS‑SVM的多分类器能够实现任意两个电能质量扰动事件之间的关联类型的有效识别，且提高了识别的准确性。

本发明授权一种电能质量扰动事件关联类型识别方法在权利要求书中公布了：1.一种电能质量扰动事件关联类型识别方法，其特征在于，包括： 获取同一目标监测点上任意两个电能质量扰动事件的特征信息； 对所述任意两个电能质量扰动事件的特征信息进行处理，得到所述任意两个电能质量扰动事件之间的关联特征信息； 将所述关联特征信息输入至关联类型分类识别模型进行识别，得到所述任意两个电能质量扰动事件之间的关联类型识别结果；其中，所述关联类型分类识别模型为基于最小二乘支持向量机LS-SVM的多分类器； 所述方法还包括： 自定义设置电能质量扰动事件之间的关联类型；其中，所述关联类型包括以下至少之一：连锁型、并发型、发展型； 对所述关联类型进行特征刻画，得到关联特征信息； 根据所述关联特征信息，构建用于表征所述关联类型的物元模型； 所述电能质量扰动事件的特征信息包括时间特征和类型特征，类型特征包括：电压暂降、电压暂升、电压中断、暂态振荡、暂态脉冲； 对所述任意两个电能质量扰动事件的特征信息进行处理，得到所述任意两个电能质量扰动事件之间的关联特征信息，包括： 对任意两个电能质量扰动事件的起始时间做差处理后取绝对值得到第一个时间差结果； 对任意两个电能质量扰动事件的终止时间做差处理后取绝对值得到第二个时间差结果； 将所述第一个时间差结果和所述第二个时间差结果确定为时间关联特征； 所述时间关联特征还包括：第一电能质量扰动事件的起始时间与第二电能质量扰动事件的终止时间的差值取绝对值之后得到的第三个时间差结果； 对所述任意两个电能质量扰动事件的类型特征进行比对处理，得到所述任意两个电能质量扰动事件之间的类型关联特征，所述类型关联特征表征两个电能质量扰动事件的类型相同或类型不相同； 将所述时间关联特征和所述类型关联特征确定为所述任意两个电能质量扰动事件之间的关联特征信息； 关联特征信息还包括：波形形态特征，波形形态特征分为覆盖型、重叠型和连接型； 所述关联类型分类识别模型包括：用于识别所述连锁型的第一关联类型分类器、用于识别所述并发型的第二关联类型分类器和用于识别所述发展型的第三关联类型分类器；其中，所述第一关联类型分类器、所述第二关联类型分类器和所述第三关联类型分类器的类型均为LS-SVM分类器； 将所述关联特征信息输入至关联类型分类识别模型进行识别，得到所述任意两个电能质量扰动事件之间的关联类型识别结果，包括： 将所述关联特征信息输入至所述第一关联类型分类器进行分类，得到第一分类结果； 将所述关联特征信息输入至所述第二关联类型分类器进行分类，得到第二分类结果； 将所述关联特征信息输入至所述第三关联类型分类器进行分类，得到第三分类结果； 根据所述第一分类结果、所述第二分类结果和所述第三分类结果，确定所述任意两个电能质量扰动事件之间的关联类型识别结果。

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