基于非线性动力学和高斯混合模型的电能质量自动识别

提取和分析了电能扰动信号的非线性动力学参数——信息熵、Kolmogorov熵和最大Lyapunov指数,结果表明单一参数对不同的电能扰动信号有较好的区分能力;然后添加幅度熵、相位熵,总共5维特征作为电能扰动信号的特征矢量集,应用高斯混合模型对暂降、中断、谐波、振荡、切痕、尖峰、暂升、波动8种单一电能扰动信号,以及暂升加谐波、暂降加谐波、中断加谐波、波动加谐波4种复合扰动信号进行建模与识别。结果表明:非线性动力学参数能较好地分辨这12种扰动信号,当5种特征进行组合后获得了96.42%的识别率,识别效果较好。