【摘 要】
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针对电能质量扰动分类算法在扰动样本生成、S变换和特征值提取过程中计算量大以及程序执行时间过长的问题,提出了一种基于并行计算的电能质量扰动分类算法。在传统算法结构的
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针对电能质量扰动分类算法在扰动样本生成、S变换和特征值提取过程中计算量大以及程序执行时间过长的问题,提出了一种基于并行计算的电能质量扰动分类算法。在传统算法结构的基础上,建立了并行算法流程,分别对扰动样本生成、S变换和特征值提取过程的并行计算算法进行设计。通过仿真实验,分析了并行计算和串行计算在扰动分类算法中各个部分以及整体的运算时间区别。与传统串行算法相比,所提并行算法在保证样本分布和分类准确度的前提下减少了算法的运行时间,有效提高了分类算法对电能质量扰动的识别速度。
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