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复合电能质量扰动信号识别方法研究的中期报告
本中期报告主要介绍了关于复合电能质量扰动信号识别方法研究的相关工作进展和成果，包括以下几个方面：
一、研究背景和意义
电能质量问题已成为电力系统运营管理和电能使用质量监控的重要问题，在电力系统中存在着各种类型的电能质量扰动信号，如电压骤降、电压闪变、电压谐波等。
针对这些问题，对复合电能质量扰动信号进行准确识别具有重要意义。当前电能质量信号识别方法主要采用时频域分析法，但该方法对于复合电能质量扰动信号的识别效果较差。
因此，本研究旨在构建一种适用于复合电能质量扰动信号的新型识别方法，为电力系统运营管理和电能使用质量监控提供高效和精确的技术支持。
二、研究内容和方法
针对复合电能质量扰动信号识别问题，本研究采用了以下两个方面的研究内容和方法：
1.基于小波变换和模糊聚类的复合电能质量扰动信号识别方法
通过小波变换对复合电能质量扰动信号进行分解，得到多个子信号，然后运用模糊聚类分析方法对各个子信号进行聚类，获得相应的聚类结果，从而实现复合电能质量扰动信号的准确识别。
2.基于深度学习的复合电能质量扰动信号识别方法
通过深度学习方法构建一种卷积神经网络（CNN）模型，对复合电能质量扰动信号进行学习和分类，从而实现对复合电能质量扰动信号的高精确度识别。
三、研究成果和展望
本研究已经初步完成了基于小波变换和模糊聚类的复合电能质量扰动信号识别方法的设计和实现，并初步验证了方法的有效性。同时，基于深度学习的复合电能质量扰动信号识别方法也已初步建立，并进行了试验验证。
下一步，本研究将进一步完善和深化复合电能质量扰动信号识别方法的研究，以提高方法的准确性和普适性。同时，进一步探索并优化所提出方法的性能，以满足电力系统运营管理和电能使用质量监控的实际需求。