一种基于裸骨烟花算法的特种负荷电能质量分类方法

本发明公开了一种基于裸骨烟花算法的特种负荷电能质量分类方法，包括：数据预处理：对收集的电能质量数据进行预处理以得到适合进行特征提取的数据集；特征提取：采用小波包变换法对预处理后的数据进行特征提取，得到能够反映电能质量问题的特征向量；模型构建：使用裸骨烟花算法对支持向量机的核参数和惩罚因子进行优化；分类识别：将提取的特征向量输入到优化后的支持向量机分类模型中，进行电能质量分类识别。本发明通过采用小波包变换进行特征提取，并基于裸骨烟花算法优化支持向量机的分类模型，具有更快的收敛速度，使得模型在训练和测试过程中能够更快地找到最优参数组合，从而缩短了分类时间和更高的分类准确率。