基于MATLAB的电能质量扰动智能识别系统：小波变换与支持向量机的协同应用

资 源 简 介

本项目采用MATLAB实现了电能质量扰动的智能识别与分类。通过小波变换提取信号的多尺度特征，结合支持向量机构建高精度分类模型，显著提升了电能监控的自动化水平与故障诊断效率。

详 情 说 明

电能质量扰动智能识别与分类系统

项目介绍

本项目致力于实现电能质量扰动的自动化识别与分类，通过融合小波变换与支持向量机技术，旨在提升电力系统质量监控与故障诊断的智能化水平。系统对原始电能信号进行多尺度小波分析，提取其在不同频带的能量特征，并以此为基础构建SVM分类模型，能够高精度地识别电压暂降、暂升、谐波、暂态振荡等多种常见扰动类型。本系统集成了数据处理、特征工程、模型训练及实时分类功能，为电力系统运行分析提供有效的工具支持。

功能特性

• 多分辨率信号分析：利用小波变换对电能信号进行分解，有效捕获暂态与稳态扰动特征。
• 智能特征提取：自动计算各小波分解层的能量分布，构建表征不同扰动模式的分类特征向量。
• 高精度分类模型：采用支持向量机算法，构建鲁棒性强、分类精度高的扰动识别器。
• 全面的结果输出：提供扰动类型识别结果、特征可视化图形以及模型性能评估报告。
• 端到端流程：涵盖从原始信号输入到最终分类结果输出的完整流程，支持模型训练与验证。

使用方法

1. 数据准备：将待分析的原始电能信号数据（CSV或MAT格式的时间序列）置于指定数据目录。若进行模型训练，需准备带有对应扰动类型标签的数据集。
2. 特征提取：运行特征提取模块，系统将对信号进行小波分解并计算能量特征。
3. 模型训练与评估（可选）：若有标注数据，可启动模型训练流程，系统将输出模型性能评估指标（如准确率、混淆矩阵等）。
4. 扰动分类：加载已训练好的模型，对新的电能信号数据进行自动识别，系统将输出具体的扰动分类结果。
5. 结果查看：在输出目录中查看生成的分类报告、特征可视化图及相关评估图表。

系统要求

• 操作系统：Windows / Linux / macOS
• 编程语言：MATLAB (推荐 R2018a 或更高版本)
• 必要工具箱：Signal Processing Toolbox, Statistics and Machine Learning Toolbox
• 内存：建议 8GB RAM 或以上（处理长序列或大数据集时）
• 磁盘空间：至少 1GB 可用空间

文件说明

主程序文件作为系统的核心控制与执行入口，其主要功能包括：调度整个识别分类流程的启动与运行；负责读取初始电能信号数据并调用预处理模块；协调小波变换特征提取与特征向量构建过程；管理支持向量机分类模型的加载或训练任务；执行最终的扰动模式识别并控制分类结果的生成与输出；同时集成可视化功能，用于展示特征分析结果与模型性能指标。