基于自适应不完全S变换与LOO-KELM算法的复合电能质量扰动识别

著录项

• 来源
  《电力自动化设备》 |2022年第1期|199-205|共7页
• 作者

  伊慧娟; 高云鹏; 朱彦卿; 黄瑞; 黄纯;

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• 作者单位

  湖南大学电气与信息工程学院;

  湖南长沙410082;

  智能电气量测与应用技术湖南省重点实验室;

  湖南长沙410004;

  国网湖南省电力有限公司;

  湖南长沙410004;

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• 原文格式 PDF
• 正文语种 chi
• 中图分类 理论与分析;
• 关键词

  电能质量; 复合扰动识别; 自适应窗不完全S变换; 核极限学习机; 留一交叉验证;