基于S变换与SVM的电能质量复合扰动识别

被引：81

作者：

黄南天 ^{[1
,2
]}

徐殿国 ^{[1
]}

刘晓胜 ^{[1
]}

机构：

[1] 哈尔滨工业大学电气工程与自动化学院

[2] 吉林化工学院信息与控制工程学院

来源：

电工技术学报 | 2011年 / 26卷 / 10期

关键词：

电能质量扰动; 扰动识别; S变换; 支持向量机; 特征选择;

D O I：

10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.2011.10.004

中图分类号：

TM711 [网络分析、电力系统分析];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

针对电能质量复合扰动识别困难的问题,提出了一种基于S变换与支持向量机(SVM)的电能质量复合扰动分类识别方法。首先对电能质量信号进行S变换,针对变换结果在不同频率范围内提取原始信号特征。然后采用统计方法进行特征选择,确定最优的两种特征构成特征向量,作为SVM的训练样本。最后将分类器应用于电能质量扰动识别。该模型通过特征选择,不仅降低了特征计算量,而且节省了分类器的训练、分类时间。仿真实验表明该模型能够精确识别包括两种复合扰动在内的8种电能质量扰动信号。

引用

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页数：8

共 7 条

[1]

现代模式识别.[M].孙即祥; 编著.高等教育出版社.2007,

[2] 基于改进小波能熵和支持向量机的短时电能质量扰动识别 [J].