国网福建省电力有限公司电力科学研究院;国网福建省电力有限公司;国网福建省电力有限公司厦门供电公司张明龙获国家专利权
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龙图腾网获悉国网福建省电力有限公司电力科学研究院;国网福建省电力有限公司;国网福建省电力有限公司厦门供电公司申请的专利基于多核支持向量机的混合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：CN113919431B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-15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：202111212685.2，技术领域涉及：G06F18/2411；该发明授权基于多核支持向量机的混合电能质量扰动识别方法是由张明龙;张振宇;罗翔;吴涵;王健;王珏莹;刘永清;范元亮;李衍川;高源;陈伟铭;张延辉;李振嘉;李泽文设计研发完成，并于2021-10-18向国家知识产权局提交的专利申请。
本基于多核支持向量机的混合电能质量扰动识别方法在说明书摘要公布了：本发明提出一种基于多核支持向量机的混合电能质量扰动识别方法，首先，利用改进最大相关最小冗余准则选取对分类有效的关键特征，该环节兼顾到特征联合作用对类别最大相关度的影响与不同特征的可比性。其次，为降低核函数与特征分布不同对分类器性能的影响，利用引入半径信息的多核支持向量机来开展扰动辨识。通过仿真结果表明，对本发明所提出的辨识算法在不同噪声强度下均能有效辨识各类扰动，论证了本发明所提出辨识算法的有效性和可行性。该方法克服了混合电能质量扰动特征空间模糊对辨识精度的影响，且受噪声影响小，稳定性好。
本发明授权基于多核支持向量机的混合电能质量扰动识别方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多核支持向量机的混合电能质量扰动识别方法，其特征在于：利用多种特征提取手段识别扰动类型，利用改进的最大相关最小冗余准则选取对分类有效的关键特征；所述改进的最大相关最小冗余准则引入交互信息计及新加入特征和已有特征同时作用对分类贡献度的影响，并引入对称不确定度将互信息规范化； 所述改进的最大相关最小冗余准则表达式等价于： 其中，TF为原给定特征全集，T为目标类别，F n-1为已有n-1个关键特征子集； 利用计及半径信息的多核SVM辨识混合电能质量扰动，在多核支持向量机中引入样本散度矩阵的迹，将模型转化为两个凸优化求解问题： 所述计及半径信息的多核SVM模型为： 其中，C为惩罚参数，为松弛变量；dm为多核SVM第m个单核函数对应的权值，M为核函数的数目和数据来源的个数,多核支持向量机目标值为Jd；tr（ST m）为对应第m个特征空间，样本的全散度矩阵的迹。
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