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摘要
电能质量扰动识别是电能质量数据分析问题中极其重要的一个部分。目前已经实现的电能质量扰动识别方法普遍存在识别速度较慢，识别准确率仍有较大提升空间等问题。文章提出一种计算简单但能有效识别分类的方法，即基于单向表示字典学习的电能质量扰动识别方法。对电能质量数据的训练样本进行训练得到与各个类别对应的子字典，提出单向约束以使样本在字典中的表示系数方向可以区分；通过计算测试样本的表示系数方向以及大小来区分所属类别。实验结果表明，所提方法不但识别准确度高于已有的识别方法，而且计算效率也有较大提升。
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