本文關(guān)鍵詞： 電能質(zhì)量擾動(dòng) 特征量提取 S變換 支持向量機(jī)　出處：《華中科技大學(xué)》2014年碩士論文　論文類(lèi)型：學(xué)位論文

【摘要】：電能是現(xiàn)代社會(huì)使用最為廣泛的一種能源。隨著科學(xué)技術(shù)的進(jìn)步，電力電子，計(jì)算機(jī)，信息處理等高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和普及，對(duì)電能質(zhì)量也提出了更高的要求。電能質(zhì)量擾動(dòng)所帶來(lái)的各種問(wèn)題引起了供電部門(mén)和用戶(hù)的關(guān)注。為了降低電能質(zhì)量擾動(dòng)所帶來(lái)的損失，改善電能質(zhì)量現(xiàn)狀，首先需要對(duì)電能質(zhì)量擾動(dòng)進(jìn)行辨識(shí)。 本文針對(duì)電能質(zhì)量擾動(dòng)問(wèn)題，主要在電能質(zhì)量擾動(dòng)和分類(lèi)方面做出了相關(guān)工作，取得了如下成果： （1）本文采用改進(jìn)S變換和多級(jí)支持向量機(jī)相結(jié)合的電能質(zhì)量辨識(shí)方法，實(shí)現(xiàn)了6類(lèi)單一型事件以及2類(lèi)復(fù)合型電能質(zhì)量事件的識(shí)別，并取得了不錯(cuò)的分類(lèi)效果。 （2）采用多個(gè)2分類(lèi)的支持向量機(jī)分類(lèi)器構(gòu)成的電能質(zhì)量識(shí)別系統(tǒng)，易于向系統(tǒng)中添加新的電能質(zhì)量擾動(dòng)類(lèi)型，省去了復(fù)雜的人工智能方法的訓(xùn)練過(guò)程以及由訓(xùn)練樣本不足而引起的分類(lèi)誤差。 （3）基于S變換的特征提取方法抗噪聲能力強(qiáng)，識(shí)別率高。S變換還可以采用傅立葉變換實(shí)現(xiàn)快速運(yùn)算，，很大程度上減小特征提取的時(shí)間，在電能質(zhì)量的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和辨識(shí)中具有很大的應(yīng)用空間。 （4）提出了復(fù)合特征量的概念，將具有相似辨識(shí)功能的特征量合成為一個(gè)特征量，防止一個(gè)特征量對(duì)功能辨識(shí)的缺陷。
[Abstract]:Electric energy is the most widely used energy in modern society. With the progress of science and technology, power electronics, computer, information processing and other high-tech industries are developing and popularizing. In order to reduce the loss caused by power quality disturbance and improve the current situation of power quality, various problems caused by power quality disturbances have attracted the attention of power supply departments and users. First of all, it is necessary to identify the disturbance of power quality. In this paper, the power quality disturbance problem, mainly in the power quality disturbance and classification work has been done, and achieved the following results: In this paper, six types of single events and two types of complex power quality events are identified by using improved S transform and multilevel support vector machine. And achieved a good classification effect. The power quality recognition system based on multiple support vector machine classifiers is easy to add a new type of power quality disturbance to the system. The training process of complex artificial intelligence method and the classification error caused by insufficient training samples are eliminated. 3) the feature extraction method based on S transform has strong anti-noise ability, and the high recognition rate. S transform can also use Fourier transform to realize fast operation, which greatly reduces the time of feature extraction. It has great application space in real-time monitoring and identification of power quality. In this paper, the concept of compound feature quantity is put forward, which combines the characteristic quantity with similar identification function into a characteristic quantity to prevent the defect of function identification of a characteristic quantity.
【學(xué)位授予單位】：華中科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類(lèi)號(hào)】：TM711

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9 張語(yǔ)R

本文編號(hào)：1476390