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龙图腾网获悉杭州电力设备制造有限公司申请的专利一种高噪声环境下的电能质量扰动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：CN115905820B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202211206331.1，技术领域涉及：G06F18/15；该发明授权一种高噪声环境下的电能质量扰动识别方法是由陈世喆;吕逸灵;王昊设计研发完成，并于2022-09-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种高噪声环境下的电能质量扰动识别方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种高噪声环境下的电能质量扰动识别方法，具体按照以下步骤实施：向仿真信号中加入高斯白噪声模拟高噪声环境，在该环境下采集电能质量扰动信号数据；对高噪声环境下的电能质量扰动信号数据进行特征提取以及特征融合，得到最优特征子集；将最优特征子集输入基于互信息的加权随机森林模型，得到优化的随机森林模型，将待识别的电能质量扰动信号数据输入优化的随机森林模型进行电能质量扰动信号识别与分类；本发明电能质量扰动识别方法，解决了现有技术中针对高噪声环境下，电能质量扰动信号识别方法无法有效准确识别以及传统随机森林由于各个子决策树权重相同，产生重复投票导致识别准确率下降的问题。

本发明授权一种高噪声环境下的电能质量扰动识别方法在权利要求书中公布了：1.一种高噪声环境下的电能质量扰动识别方法，其特征在于，具体按照以下步骤实施： 步骤1、向仿真信号中加入高斯白噪声模拟高噪声环境，在该环境下采集电能质量扰动信号数据； 步骤2、对高噪声环境下的电能质量扰动信号数据进行特征提取以及特征融合，得到最优特征子集； 步骤2具体过程为： 步骤2.1、对高噪声环境下的电能质量扰动信号数据进行特征提取，利用三种特征提取方法进行特征提取，分别为：快速傅里叶变换、梅尔频率倒谱系数以及时域特征提取，得到三个特征子集； 步骤2.1中快速傅里叶变换为：将高噪声环境下的电能质量扰动信号数据进行快速傅里叶变换得到频谱X[k]；快速傅里叶变换后得到的特征子集包括：基频幅值曲线的最大值F1、最小值F2、均值F3、方差F4、频率幅值包络线的最大4个峰值F5、F6、F7、F8以及最大4个峰值对应的频率F9、F10、F11、F12； 梅尔频率倒谱系数为：将频谱X[k]通过一组梅尔滤波器得到梅尔频谱，并将滤波器组的输出取绝对值的对数得到其能量，对其能量进行离散余弦变换，取离散余弦变换的第14个到第25个系数作为梅尔频率倒谱系数的特征子集，表示为：、、、、、、、、、、、； 时域特征子集包括高噪声环境下的电能质量扰动信号数据的最大值F25、最小值F26、平均值F27、方差F28、标准差F29、方根幅值F30、有效值F31、峰值因子F32、脉冲因子F33、裕度因子F34、波形因子F35； 步骤3、将最优特征子集输入基于互信息的加权随机森林模型，得到优化的随机森林模型，将待识别的电能质量扰动信号数据输入优化的随机森林模型进行电能质量扰动信号识别与分类。

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