买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！

龙图腾网恭喜福州大学申请的专利工业用户谐波源负荷分类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：CN116049714B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-09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：202211671661.8，技术领域涉及：G06F18/24；该发明授权工业用户谐波源负荷分类识别方法是由张逸;陈书畅;刘必杰;姚文旭设计研发完成，并于2022-12-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本工业用户谐波源负荷分类识别方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种工业用户谐波源负荷分类识别方法，其首先构建多谐波源负并联阻抗模型；其次对源信号数目进行估计；最后基于综合阻抗信号盲源分离对工业用户谐波源负荷进行分类识别。方法所得到的信号数目估计结果可以为综合阻抗信号盲源分离通道数确定提供依据。构建典型谐波源负荷阻抗信号频率特征库，该特征库所包含的不同类型谐波源负荷阻抗信号频率特征，能有效区分谐波源负荷类型。将综合阻抗信号盲源分离结果与典型谐波源负荷阻抗信号频率特征库进行对比，可以快速、准确识别工业用户所含谐波源负荷类型。

本发明授权工业用户谐波源负荷分类识别方法在权利要求书中公布了：1.一种工业用户谐波源负荷分类识别方法，其特征在于：S1、构建多谐波源负并联阻抗模型；S2、对源信号数目进行估计；S3、基于综合阻抗信号盲源分离对工业用户谐波源负荷进行分类识别；所述构建多谐波源负并联阻抗模型包括：S1.1、谐波源负荷等值时域电路模型；负荷模型采用电阻、电感串联的等效阻抗表示，设R和L分别表示负荷的等值电阻和负荷的等值电抗；it和ut分别为用户进线处监测点测量得的电流和电压瞬时值；Es和Zs分别为系统侧等值电压源和等值阻抗；负荷端口的电压和电流关系式为： （1）当采样频率远大于负荷参数的变化频率，则认为在一个微元时间Δt内连续相邻的2个采样点t1和t2上的R和L是不变的，经整理得，即： （2）式2中的电压、电流由监测装置获得，其导数则通过计算得到；利用奇异值分解对式2进行求解获得阻抗参数；S1.2、多谐波源负荷并联阻抗模型；将系统等效为多阻抗并联网络，设Rk和Xk分别为第k个负荷的等值电阻和等值电抗参数，k＝1,2,…,n；ik为第k个负荷支路的电流；n为支路数；根据并联网络的电路特性建立电压、电流及阻抗的关系式为： （3）式中：、分别为监测点的电压、电流综合矢量；为第k个支路的电流综合矢量；令根据阻抗并联计算公式，则由式3得到： （4）式4中为第k个支路阻抗与负荷总阻抗之间的比例系数，该比例系数的倒数之和为1；所述对源信号数目进行估计包括：S2.1、对多谐波源负并联阻抗模型的综合阻抗信号Rkt、Xkt进行EEMD分解；得到包含源信号的特征的信号本征模态函数；再将平均频率相近的IMFi相叠加得到重构虚拟观测信号，进一步地将重构虚拟观测信号与原始信号去均值处理后构成新的多通道观测信号,使得观察信号数目大于源信号数目；S2.2、对多通道观测信号yt自相关矩阵进行奇异值分解： （8）式中：.H表示复数共轭变换；Vs是信号分解后按降序排列的主分量；VN对应分解后的噪声；ΛS＝diag{λ1≥λ2…≥λs}和ΛN＝diag{λs+1,λs+2,…,λh}则为信号主分量Vs和噪声信号VN的对应特征值；通过比较相邻特征值的比值大小判断源信号与噪声的分界面，将最大比值δ对应的索引作为源信号与噪声分界面；δ＝maxσ1σ2,σ2σ3,…,σk-1σk9定义源信号与噪声分界面索引加1为实际源阻抗信号个数W：Wδ＝δ+110；所述基于综合阻抗信号盲源分离对工业用户谐波源负荷进行分类识别具体为：S3.1、虚拟通道信号构建；对综合阻抗信号Rt，Xt进行EEMD分解，计算本征模态中IMFi分量的相关系数大小；设定相关系数大于0.8的IMFi分量为强相关性分量，以直接作为1路虚拟通道信号，相关系数小于0.8的IMFi分量与强相关性分量组合后作为虚拟通道信号，以确保所构建的虚拟通道信号能更多地包含源信号的所有特征信息；相关系数γ由式11求得： （11）式中：cov表示协方差函数；var表示方差函数，γ值越大越能反映两个信号的相互匹配程度；在计算相关系数γ后，将虚拟通道信号与原信号重组为多通道观测信号zt，通道数依据节源阻抗信号估计数目，即：zt=[xt,z1t,z2t,…,zδt]12式中：zit表示第i路虚拟通道信号，i＝1，2，...，δ；S3.2、谐波源负荷分类识别；采用FastICA算法对重组信号进行盲源分离，得到各支路电抗信号Yt=[Y1t,Y2t,...,YWt]，进一步对Yt进行频谱分析，与典型谐波源负荷阻抗信号频率特征库匹配进而识别谐波源负荷类型。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人福州大学，其通讯地址为：350108 福建省福州市闽侯县福州大学城乌龙江北大道2号福州大学；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。