本文關(guān)鍵詞：基于短時(shí)傅里葉變換及其譜峭度的電能質(zhì)量混合擾動分類

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【摘要】：考慮到電能質(zhì)量混合擾動分類的復(fù)雜性,提出一種基于短時(shí)傅里葉變換(short-time Fourier transform,STFT)及其譜峭度(spectral kurtosis,SK)的電能質(zhì)量混合擾動分類方法。采用短時(shí)傅里葉變換作為時(shí)頻分析工具分析各種類型的電能質(zhì)量擾動,同時(shí)引入基于短時(shí)傅里葉變換的譜峭度作為輔助分析,從基頻幅值曲線、頻率幅值標(biāo)準(zhǔn)差曲線和頻率譜峭度曲線中提取適宜的特征量,然后采用基于Binary-SVM的多標(biāo)簽分類法對電能質(zhì)量混合擾動進(jìn)行分類。該方法充分考慮到單一擾動之間的相互影響,并通過所提取的特征量進(jìn)行有效抑制。仿真結(jié)果表明,該方法對單一擾動和混合擾動的分類均具有較高的分類準(zhǔn)確度,具有較強(qiáng)的魯棒性和較好的抗噪性。
【作者單位】： 武漢大學(xué)電氣工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 電能質(zhì)量 混合擾動 短時(shí)傅里葉變換 譜峭度 多標(biāo)簽分類
【基金】：國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51277134)~~
【分類號】：TM711
【正文快照】： 抗噪性。0引言隨著智能電網(wǎng)的發(fā)展和新能源的投入使用,風(fēng)電、光伏發(fā)電等分布式、間歇式電源并網(wǎng)對電力系統(tǒng)造成了一系列電能質(zhì)量問題,如諧波污染、電壓波動和閃變等[1-6]。電能質(zhì)量問題已成為供電部門和廣大電力用戶共同關(guān)心的課題,為采取合理措施改善電能質(zhì)量,首先必須對電能

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1 施惠冬;付華;潘東強(qiáng);;應(yīng)用短時(shí)傅里葉變換識別串聯(lián)電弧故障特征的研究[J];電器與能效管理技術(shù);2014年12期

2 ;[J];;年期

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本文編號：539283