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基于广义S变换和DE-ELM的电能质量扰动信号分类被引量：11: 1; 作者张卫辉黄南天 +2 位作者杨金成杨永建王新库《电测与仪表》北大核心 2016年第20期50-55,共6页; 电能质量扰动信号分类对电能质量综合评估、扰动源定位治理具有重要意义。提出了一种基于广义S变换和差分进化优化极限学习机的电能质量扰动信号分类方法。首先,通过改变S变换在不同频段的窗宽因子,来提高特征表现能力;然后,采用极限学... 展开更多; 关键词电能质量扰动广义S变换差分进化极限学习机; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于GA和ELM的电能质量扰动识别特征选择方法被引量：11: 2; 作者于志勇张卫辉 +2 位作者王新库黄南天黄喜旺《电测与仪表》北大核心 2016年第23期62-66,共5页; 电力系统中海量暂态扰动的分析与治理需要以高效准确的扰动分类为基础。现有扰动识别方法缺少合理的特征选择环节,分类器过于复杂,不能满足高效分类的需要。提出一种新的电能质量扰动特征选择方法。首先,对原始信号使用S变换进行预处理... 展开更多; 关键词电能质量暂态扰动 S变换遗传算法极限学习机; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于S变换与全局最优阈值的暂态扰动信号降噪被引量：4: 3; 作者林琳杨金成 +3 位作者张卫辉杨永建王新库黄南天《电测与仪表》北大核心 2015年第23期48-51,共4页; 现有的电能质量扰动信号降噪处理方法容易损失信号中包含的高频暂态扰动细节。提出一种基于S变换与全局最优阈值的扰动信号降噪方法。首先,通过S变换获得扰动信号的时-频矩阵;其次,将S变换模矩阵转化为灰度表示;之后,采用Otsu’s算法,... 展开更多; 关键词电能质量暂态扰动 S变换 Otsu’s算法最佳全局阈值; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于布谷鸟搜索优化支持向量机的短期负荷预测被引量：8: 4; 作者胡智强黄南天 +3 位作者王文婷王新库王洋甄颖《水电能源科学》北大核心 2016年第12期209-212,共4页; 针对支持向量机(SVM)在短期负荷预测中,根据经验选取参数导致预测精度下降的问题,提出一种基于布谷鸟搜索算法(CSA)优化SVM的短期负荷预测新方法(CSA-SVM)。先以历史负荷、温度、湿度等属性构成训练样本集的输入向量作为SVM的输入,以负... 展开更多; 关键词短期负荷预测布谷鸟搜索算法支持向量机参数寻优; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于广义S变换和DE-ELM的电能质量扰动信号分类被引量：11: 1; 作者张卫辉黄南天杨金成杨永建王新库; 机构东北电力大学电气工程学院新疆电力公司电力科学研究院山东电力公司德州供电公司; 出处《电测与仪表》北大核心 2016年第20期50-55,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(51307020) 吉林省科技发展计划项目(20150520114JH) 吉林市科技发展计划资助项目(201464052); 文摘电能质量扰动信号分类对电能质量综合评估、扰动源定位治理具有重要意义。提出了一种基于广义S变换和差分进化优化极限学习机的电能质量扰动信号分类方法。首先,通过改变S变换在不同频段的窗宽因子,来提高特征表现能力;然后,采用极限学习机作为扰动分类器,引入具有全局寻优功能的差分进化算法,优化极限学习机输入权值和隐藏层结点偏置,增强极限学习机的泛化能力,提高分类准确率。最后,仿真对比实验表明,相比于支持向量机和极限学习机,文中新方法准确率高、抗噪性强,更适用于电能质量扰动识别工作。; 关键词电能质量扰动广义S变换差分进化极限学习机; Keywords power quality disturbances, generalized S-transform, differential evolution, extreme learning machine; 分类号 TM769 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于GA和ELM的电能质量扰动识别特征选择方法被引量：11: 2; 作者于志勇张卫辉王新库黄南天黄喜旺; 机构东北电力大学电气工程学院山东电力公司德州供电公司河北电力公司沧州供电公司; 出处《电测与仪表》北大核心 2016年第23期62-66,共5页; 基金国家自然科学基金资助项目(51307020) 吉林省科技发展计划项目(20150520114JH) 吉林市科技发展计划资助项目(201464052); 文摘电力系统中海量暂态扰动的分析与治理需要以高效准确的扰动分类为基础。现有扰动识别方法缺少合理的特征选择环节,分类器过于复杂,不能满足高效分类的需要。提出一种新的电能质量扰动特征选择方法。首先,对原始信号使用S变换进行预处理,提取具有代表性的25种扰动信号特征构建原始特征集合;然后,根据极限学习机识别准确率构造用于扰动特征选择的遗传算法适应度函数;最后,用遗传算法来进行迭代运算,确定最优特征集合。实验证明,新方法能够有效去除冗余特征,在保证分类准确率前提下,有效降低分类器复杂度,提高分类效率。; 关键词电能质量暂态扰动 S变换遗传算法极限学习机; Keywords power quality temporary disturbance S-transform genetic algorithm extreme learning machine; 分类号 TM769 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于S变换与全局最优阈值的暂态扰动信号降噪被引量：4: 3; 作者林琳杨金成张卫辉杨永建王新库黄南天; 机构吉林化工学院信息与控制工程学院新疆电力公司电力科学研究院东北电力大学山东电力公司德州供电公司; 出处《电测与仪表》北大核心 2015年第23期48-51,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(51307020) 吉林省科技发展计划项目(20150520114JH) 吉林市科技发展计划资助项目(2014064052); 文摘现有的电能质量扰动信号降噪处理方法容易损失信号中包含的高频暂态扰动细节。提出一种基于S变换与全局最优阈值的扰动信号降噪方法。首先,通过S变换获得扰动信号的时-频矩阵;其次,将S变换模矩阵转化为灰度表示;之后,采用Otsu’s算法,计算全局最优阈值,进行滤波降噪;最后,将降噪后的时-频矩阵进行S变换逆变换获得降噪后的扰动信号。仿真实验证明,新方法能够有效保留信号中的高频扰动成分,降噪效果好,能够满足扰动信号分析要求。; 关键词电能质量暂态扰动 S变换 Otsu’s算法最佳全局阈值; Keywords power quality；transient disturbance；S-transform；Otsu＇ s algorithm；optimal global threshold; 分类号 TM714 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于布谷鸟搜索优化支持向量机的短期负荷预测被引量：8: 4; 作者胡智强黄南天王文婷王新库王洋甄颖; 机构东北电力大学电气工程学院山东电力公司德州供电公司山东电力公司菏泽供电公司; 出处《水电能源科学》北大核心 2016年第12期209-212,共4页; 基金国家高技术研究发展计划(863计划)(SS2014AA052502) 2016年吉林省科技发展计划项目(20160411003XH) +1 种基金吉林省社科基金项目(2015A2) 吉林省教育厅"十三五"科技项目(吉教科合字[2016]第90号); 文摘针对支持向量机(SVM)在短期负荷预测中,根据经验选取参数导致预测精度下降的问题,提出一种基于布谷鸟搜索算法(CSA)优化SVM的短期负荷预测新方法(CSA-SVM)。先以历史负荷、温度、湿度等属性构成训练样本集的输入向量作为SVM的输入,以负荷值作为输出,建立SVM预测模型;再根据训练误差,以CSA对SVM中惩罚因子和核参数进行寻优;最后,按照CSA寻优获得的最优参数建立基于CSA-SVM的预测模型并开展短期负荷预测。实际负荷数据试验显示,相较于SVM模型、粒子群(PSO)优化SVM模型、BP神经网络模型,CSA-SVM具有更高的预测精度,能够满足电力系统短期负荷预测精度需求。; 关键词短期负荷预测布谷鸟搜索算法支持向量机参数寻优; Keywords short-term load forecasting cuckoo search method support vector machine parameter optimization; 分类号 TP715 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于广义S变换和DE-ELM的电能质量扰动信号分类	张卫辉黄南天杨金成杨永建王新库	《电测与仪表》北大核心	2016	11	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于GA和ELM的电能质量扰动识别特征选择方法	于志勇张卫辉王新库黄南天黄喜旺	《电测与仪表》北大核心	2016	11	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于S变换与全局最优阈值的暂态扰动信号降噪	林琳杨金成张卫辉杨永建王新库黄南天	《电测与仪表》北大核心	2015	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于布谷鸟搜索优化支持向量机的短期负荷预测	胡智强黄南天王文婷王新库王洋甄颖	《水电能源科学》北大核心	2016	8	在线阅读下载PDF 职称材料