电能质量复合扰动分类识别

占勇; 程浩忠

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电能质量复合扰动分类识别

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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.

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来源
《电力自动化设备》 |2009年第3期|93-97|共5页
作者
占勇; 程浩忠;
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作者单位

安徽省电力公司,系统研究中心,安徽,合肥,230022;

上海交通大学,电气工程系,上海,200240;

上海交通大学,电气工程系,上海,200240;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电力系统稳定;
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;

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