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

提出了一种基于改进小波能熵和支持向量机(SVM)的短时电能质量扰动识别方法。首先对采样信号进行小波多分辨分解与重构处理,然后引入滑动时间窗算法,从时-频域结合分析的角度,选用高频带的小波系数进行特征提取;提出了改进小波能熵算法,并用此计算相应的熵值作为扰动特征量,将这些特征量作为SVM的输入,实现短时电能质量扰动的辨识。通过原始小波能熵与改进小波能熵的对比,仿真结果表明了改进算法的有效性。