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基于改进S变换和GA-SVM的电能质量扰动识别与分类
被引量：
8
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作者
张殷
武利会
+1 位作者
范心明
曾庆辉
《广东电力》
2021年第5期99-106,共8页
电能质量扰动的准确识别与有效分类是改善与治理电能质量问题的前提,针对当前电能质量扰动识别与分类存在的不足,提出一种基于改进S变换和遗传算法(genetic algorithm,GA)优化支持向量机(support vector machine,SVM)的电能质量扰动识...
电能质量扰动的准确识别与有效分类是改善与治理电能质量问题的前提,针对当前电能质量扰动识别与分类存在的不足,提出一种基于改进S变换和遗传算法(genetic algorithm,GA)优化支持向量机(support vector machine,SVM)的电能质量扰动识别与分类方法。首先,在S变换高斯窗函数中引入调节因子,依据信号特征分频段选择调节因子,以提高电能质量扰动分析的时频分辨率。其次,结合S变换模时频矩阵提取时频特征曲线,构建电能质量扰动初始特征集。最后,基于遗传算法进行扰动特征优选和支持向量机参数优化,并利用GA-SVM完成电能质量扰动分类。对14种电能质量扰动的分类进行测试,验证所提方法的有效性与鲁棒性。
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关键词
电能质量
扰动识别与分类
改进S变换
特征优选
参数优化
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职称材料
一种基于小波变换的电能质量特征量提取及分类的方法
被引量：
7
2
作者
吴晓朝
方立新
郭红霞
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第2期325-328,共4页
提出了一种利用小波变换实现动态电能质量特征量扰动(电压上升、电压凹陷、电压中断、电压瞬变和电压缺口等)的提取以及分类方法.利用小波变换的奇异性检测原理提取动态电能质量信号中的突变,并进行定位,确定信号变化的时间,并用电压均...
提出了一种利用小波变换实现动态电能质量特征量扰动(电压上升、电压凹陷、电压中断、电压瞬变和电压缺口等)的提取以及分类方法.利用小波变换的奇异性检测原理提取动态电能质量信号中的突变,并进行定位,确定信号变化的时间,并用电压均值法确定扰动的类别,并通过仿真表明方法的有效性.最后讨论了本方法在DSP上的实现.
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关键词
小波变换
电能质量
扰动识别与分类
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职称材料
题名
基于改进S变换和GA-SVM的电能质量扰动识别与分类
被引量：
8
1
作者
张殷
武利会
范心明
曾庆辉
机构
广东电网有限责任公司佛山供电局
出处
《广东电力》
2021年第5期99-106,共8页
基金
广东电网有限责任公司科技项目(GDKJXM20180049)。
文摘
电能质量扰动的准确识别与有效分类是改善与治理电能质量问题的前提,针对当前电能质量扰动识别与分类存在的不足,提出一种基于改进S变换和遗传算法(genetic algorithm,GA)优化支持向量机(support vector machine,SVM)的电能质量扰动识别与分类方法。首先,在S变换高斯窗函数中引入调节因子,依据信号特征分频段选择调节因子,以提高电能质量扰动分析的时频分辨率。其次,结合S变换模时频矩阵提取时频特征曲线,构建电能质量扰动初始特征集。最后,基于遗传算法进行扰动特征优选和支持向量机参数优化,并利用GA-SVM完成电能质量扰动分类。对14种电能质量扰动的分类进行测试,验证所提方法的有效性与鲁棒性。
关键词
电能质量
扰动识别与分类
改进S变换
特征优选
参数优化
Keywords
power quality
identification and classification of disturbances
modified S transform
feature selection
parameter optimization
分类号
TM93 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
一种基于小波变换的电能质量特征量提取及分类的方法
被引量：
7
2
作者
吴晓朝
方立新
郭红霞
机构
[
华南理工大学电力学院
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008年第2期325-328,共4页
基金
国家自然科学基金重点资助项目(60534040)
广东省自然科学基金资助项目(020906)
文摘
提出了一种利用小波变换实现动态电能质量特征量扰动(电压上升、电压凹陷、电压中断、电压瞬变和电压缺口等)的提取以及分类方法.利用小波变换的奇异性检测原理提取动态电能质量信号中的突变,并进行定位,确定信号变化的时间,并用电压均值法确定扰动的类别,并通过仿真表明方法的有效性.最后讨论了本方法在DSP上的实现.
关键词
小波变换
电能质量
扰动识别与分类
Keywords
wavelet transform power quality disturbance’s recognition and classification
分类号
TM933.4 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
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1
基于改进S变换和GA-SVM的电能质量扰动识别与分类
张殷
武利会
范心明
曾庆辉
《广东电力》
2021
8
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职称材料
2
一种基于小波变换的电能质量特征量提取及分类的方法
吴晓朝
方立新
郭红霞
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2008
7
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职称材料
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引证文献
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