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

被引：45

作者：

李庚银

王洪磊

周明

机构：

[1] 华北电力大学电力系统保护与动态安全监控教育部重点实验室

来源：

电工技术学报 | 2009年 / 24卷 / 04期

关键词：

电能质量; 扰动识别; 改进小波能熵; 支持向量机;

D O I：

10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.2009.04.027

中图分类号：

TM933.4 [电能测量、电度表]; TM76 [电力系统的自动化];

学科分类号：

摘要：

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。

引用

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