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摘要：本发明涉及基于低压电力波形判断用户电器类别的方法，包括：获取用户电器的低压电力波形数据，提取低压电力波形数据的特征参数，其中特征参数包括时域特征和频域特征；基于特征参数，获取频率变化向量和谐波变化向量，并输入电器类别判断模型，获取电器类别判断模型输出的判断结果，其中电器类别判断模型通过训练集训练获得，训练集包括用户电器得历史频率变化向量和谐波变化向量及对应的标签信息，标签信息包括电器的标注类别，电器类别判断模型通过基于粒子群优化的BP神经网络构建。本发明通过引入了粒子群算法对BP神经网络进行优化，可基于低压电力波形数据中的特征对电器进行准确分类。
主权项：1.基于低压电力波形判断用户电器类别的方法，其特征在于，包括：获取用户电器的低压电力波形数据，提取所述低压电力波形数据的特征参数，其中所述特征参数包括时域特征和频域特征；基于所述特征参数，获取频率变化向量和谐波变化向量，并输入电器类别判断模型，获取所述电器类别判断模型输出的判断结果，其中所述电器类别判断模型通过训练集训练获得，所述训练集包括用户电器得历史频率变化向量和谐波变化向量及对应的标签信息，所述标签信息包括电器的标注类别，所述电器类别判断模型通过基于粒子群优化的BP神经网络构建。
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