【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电能质量评估，尤其涉及一种led灯具谐波预测方法及系统。
技术介绍
1、建筑节能一直是推动绿色低碳发展的重要因素，随着城市建设品质的提高以及经济社会的发展，照明负荷在城市总用电负荷中的比重得到稳步提升。因此，实现绿色照明已成为世界各国推动节能减排、减缓气候变化的有效途径和重要抓手。随着社会节能意识的提高，发光二极管(light emitting diode，led)灯正逐步取代传统白炽灯，成为主流照明光源。但与此同时，照明灯具所产生的电能质量问题已不可忽视。
2、市场上led灯具的电路样式繁多，具有不同的电路拓扑结构。对于此类灯具，难以从电路机理上对其谐波含量进行公式推导，利用电路模型求解谐波十分困难。如何快速、准确的获取led灯谐波成为需要思考的问题，数据驱动方法为该问题的解决提供了新思路。
3、目前主流的谐波预测方法通常采用卡尔曼滤波算法或元启发式算法对谐波进行预测和分析，预测过程存在数据量大、速度慢、精度低等缺点。因此，提供一种能够精确预测led灯具谐波的方法和装置，是本领域技术人员亟待解决的
<本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种LED灯具谐波预测方法，其特征在于，方法步骤包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤S1中，获取LED灯具的谐波数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤S2中，对所述谐波数据进行归一化处理，将处理后的谐波数据划分为训练集和测试集，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤S3中，通过Logistics混沌映射对白鲸优化算法的原始种群进行初始化处理，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤S4中，构建极限学习机谐波预测模型，确定极限学习机初...
【技术特征摘要】
1.一种led灯具谐波预测方法，其特征在于，方法步骤包括：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述步骤s1中，获取led灯具的谐波数据，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述步骤s2中，对所述谐波数据进行归一化处理，将处理后的谐波数据划分为训练集和测试集，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述步骤s3中，通过logistics混沌映射对白鲸优化算法的原始种群进行初始化处理，包括：
5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述步骤s4中，构建极限学习机谐波预测模型，确定极限学习机初始参数，通过所述训练集对所述极限学习机谐波预测模型进行训练，包括：
6.根据权利要求5所...
【专利技术属性】
技术研发人员：马鸿雁，温昊宇，郭蓉，许杰传，贺伟，谢宗原，
申请(专利权)人：北京建筑大学，
类型：发明
国别省市：
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