【摘要】：電能質(zhì)量擾動信號數(shù)據(jù)龐大,數(shù)據(jù)提取較難。本文對常見的電能質(zhì)量擾動及其組合的復合擾動進行離散小波分解,提取PQ(Power Quality)擾動信號能量差作為特征向量,以此降低擾動分類的數(shù)據(jù)量。利用MATLAB軟件產(chǎn)生PQ擾動訓練和測試樣本,在擾動樣本中加入SNR=25d B的高斯白噪聲,利用SVM對擾動樣本進行分類,提出兩步網(wǎng)格搜索法對SVM的參數(shù)進行優(yōu)化。仿真實驗結(jié)果表明,此分類方法具有較高識別率,證明該算法的準確性和魯棒性。
[Abstract]:Because of the huge data of power quality disturbance signal, it is difficult to extract the data. In this paper, the common power quality disturbances and their composite disturbances are decomposed by discrete wavelet transform, and the energy difference of the PQ (Power Quality) disturbance signal is extracted as the eigenvector to reduce the amount of data of the disturbance classification. The PQ disturbance training and test samples are generated by MATLAB software, and the Gaussian white noise of SNR=25d B is added to the disturbance samples. SVM is used to classify the disturbance samples, and a two-step grid search method is proposed to optimize the parameters of SVM. Simulation results show that the classification method has a high recognition rate, which proves the accuracy and robustness of the algorithm.
【作者單位】： 長春工程學院;吉林省配電自動化工程研究中心;長春供電公司電力調(diào)度控制中心;國網(wǎng)西藏信通公司;
【基金】：吉林省科技發(fā)展計劃項目(20130206049GX) 吉林省教育廳項目(2014339) 吉林省教育廳項目(2013297) 吉林省自然科學項目(20130101052JC) 長春工程學院青年基金(320130015)
【分類號】：TM711

【參考文獻】

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【共引文獻】

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【二級參考文獻】

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本文編號：2461596