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混合电能质量扰动信号识别算法研究的任务书
任务书
任务名称：混合电能质量扰动信号识别算法研究
任务背景：电能质量扰动是现代电力系统中的一个重要问题。电能质量扰动可以影响电力设备的正常运行，引起电压波动、电流变形等不良影响。面对越来越严重的电能质量问题，识别电能质量扰动信号变得越来越关键。
任务目标：本次任务旨在针对混合电能质量扰动信号进行识别，设计出一种高效准确的算法，并完成实验验证，为电能质量扰动信号的精准识别提供技术支持。
任务内容：
1.数据采集
根据不同类型的电能质量扰动，设计采集实验室数据进行实验测试。对采集到的数据进行预处理，去除噪声等干扰因素。
2.特征提取
针对不同类型的电能质量扰动信号，提取特征，对于复杂信号可以采用小波变换、短时傅里叶变换等方法进行处理，并筛选出特征值。
3.算法设计
基于特征提取结果，设计混合电能质量扰动信号识别算法。可以采用支持向量机、最小二乘支持向量机、随机森林等机器学习算法进行建模，或者使用神经网络模型实现信号的分类，其中关键的是算法的准确性、实时性、鲁棒性。
4.实验验证
根据设计的算法实现真实数据的识别，并对实验结果进行验证和分析。考虑设计验证指标，如准确率、识别速度、鲁棒性等等。
参考文献：
1.郭睿,彭庆祖,张进.电能质量扰动信号特征提取和识别的研究[J].变压器,2015,52(5):58-62.
2.冯承魁,杨娟珍,黄斌.基于小波包与支持向量机的电能质量扰动特征提取和识别[J].电力自动化设备,2016,36(3):120-125.
3.李丽娟,程继红.基于EMD与k-NN的电能质量扰动信号识别方法[J].计算机测量与控制,2016,24(2):178-182.
4.陈元刚,宋波,张慧楠.基于k-NN算法的电能质量扰动信号分类研究[J].电子测量技术,2016,39(5):14-18.
5.王峰,肖风华,任一民.基于基频分量峭度与改进BP神经网络的电能质量扰动识别[J].电力系统自动化,2013(8):54-59.
任务要求：
1.精心设计任务内容，保证任务的系统性、完整性。
2.任务书中应具体，明确和规范，能够规避发生偏差、重复或者无法实施的情况。
3.相关文献参考要充分、详细、全面，并且应该是最新的、最优秀的研究成果。
4.任务书要求表述清晰、简洁明了，能够被所有相关人员了解、理解，有可操作性。
5.任务书所涉及的问题，需要在具体实践中进行验证，测试结果应当科学可靠，数据真实可信。
时间要求：
任务开始时间：2022年7月1日
任务结束时间：2023年6月30日
备注：该任务能够为电力学，控制学，计算机等科研工作者以及相关领域专家提供重要参考，有利于大力促进信息与电力技术的发展，促进科技进步与技术创新。