共 6 条
电能质量复合扰动分类识别
被引:16
作者:
占勇
[1
,2
]
程浩忠
[2
]
机构:
[1] 安徽省电力公司系统研究中心
[2] 上海交通大学电气工程系
来源:
关键词:
电能质量;
复合扰动;
S变换;
支持向量机;
分类;
特征提取;
D O I:
暂无
中图分类号:
TM933.4 [电能测量、电度表];
学科分类号:
摘要:
电能质量扰动的分类分为信号特征提取和分类器2个阶段,采用S变换和支持向量机构造电能质量复合扰动的分类识别方案。利用S变换进行扰动信号特征提取,构造支持向量机静态分类树,再通过基于Mercer核的聚类方法对静态分类树进行动态扩展,形成动态分类树,实现对复合扰动的识别。给出了电能质量复合扰动分类算法的4个步骤:构建静态分类树;用基于Mercer核的聚类方法进行聚类分析;构建动态分类树;对新发现的扰动确定其具体类型,并给其命名。算例表明该方法不仅可以有效分类识别电压突降、电压突升、电压中断、暂态振荡、电压尖峰、电压缺口和谐波等7种电能质量扰动,还可以识别由其组合而成的电能质量复合扰动。
引用
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