基于SVM的电压扰动识别研究

论文摘要

针对电力系统中出现的电压暂升(暂降、暂断)以及谐波、电压脉冲和电压闪变这六种常见电压扰动进行建模,将特征量输入到SVM进行电能质量扰动多类分类。首先采用相应小波包分解算法将电能质量中某一频段内的信号分解到特定频段上,其次在这些特定频段上提取特征向量,最后针对该特征向量构造相应支持向量机分类器。结果表明,在较复杂的电能质量扰动情况中,支持向量机分类器仍能实现对信号的精确分类,对电能质量监测具有很好的应用价值。

论文目录

• 0 引言
• 1 电网扰动的原理及分类
•   1.1 电压扰动的定义
•   1.2 电压扰动的起因
•   1.3 电压扰动的分类
• 2 小波包的特征提取
•   2.1 函数分解法
•   2.2 能量差值的分布
•   2.3 支持向量机分类器
• 3 仿真实验及分析
• 4 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 胡本然,华科,江海洋,向光伟,孙博,高涛

关键词: 电压扰动,小波包分解,电能质量,支持向量机

来源: 信息技术 2019年07期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 电力工业,自动化技术

单位: 黑龙江省电力有限公司电力调度控制中心,安徽炬视科技有限公司研发中心

分类号: TM714.2;TP181

DOI: 10.13274/j.cnki.hdzj.2019.07.019

页码: 84-87

总页数: 4

文件大小: 202K

下载量: 94