本文選題：短時電能質(zhì)量 + 復(fù)合擾動　； 參考：《電網(wǎng)技術(shù)》2014年04期

【摘要】：分類特征合理選取和分類方法是短時電能質(zhì)量復(fù)合擾動分類的核心內(nèi)容。以科學(xué)分類的可比性原則為出發(fā)點,引入分類特征概念,提出短時電能質(zhì)量復(fù)合擾動分類特征3層選取策略,以主要頻率點、幅值特征等為分類特征,研究分類特征提取算法。在突出不同類擾動分類特征差異性的同時,考慮同類擾動特征的相關(guān)性,提出基于馬氏距離的短時電能質(zhì)量復(fù)合擾動分類方法。對8大類單一短時擾動及其構(gòu)成的復(fù)合擾動共16種進(jìn)行仿真,并和支持向量機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)2種分類器進(jìn)行比較,實驗表明提出的方法實時性好且準(zhǔn)確性高,有一定的工程應(yīng)用前景。
[Abstract]:Reasonable selection of classification features and classification methods are the core contents of short term power quality complex disturbance classification.Taking the principle of comparability of scientific classification as the starting point and introducing the concept of classification feature, this paper proposes a three-layer selection strategy for the classification features of short-term power quality complex disturbances. The main frequency points and amplitude features are taken as the classification features, and the classification feature extraction algorithm is studied.Considering the correlation of the similar disturbance features, a new method of short-term power quality complex disturbance classification based on Markov distance is proposed.A total of 16 kinds of single short-term disturbances and their composite disturbances are simulated and compared with two classifiers based on support vector machine neural network. The experimental results show that the proposed method has good real-time performance and high accuracy.It has a certain prospect of engineering application.
【作者單位】： 四川大學(xué)電氣信息學(xué)院;
【分類號】：TM711

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級參考文獻(xiàn)】

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本文編號：1773348