【摘要】：為了克服電能質(zhì)量擾動(dòng)識(shí)別時(shí)由于特征選擇和提取不當(dāng)造成最后識(shí)別精度低的缺點(diǎn),提出一種基于數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)的電能質(zhì)量擾動(dòng)幅值采樣點(diǎn)數(shù)的特征提取方法和PSO-SVM電能質(zhì)量擾動(dòng)識(shí)別新方法。該方法根據(jù)10個(gè)周波信號(hào)的幅值差異,統(tǒng)計(jì)每段幅值范圍內(nèi)的采樣點(diǎn)數(shù),對(duì)其進(jìn)行處理后作為各擾動(dòng)信號(hào)的特征,然后采用PSO-SVM分類器對(duì)多種擾動(dòng)信號(hào)進(jìn)行分類識(shí)別。該方法特征提取的過程簡(jiǎn)單,減少了大量的計(jì)算處理時(shí)間。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法能快速地識(shí)別出各種擾動(dòng)信號(hào),且識(shí)別精度高于傳統(tǒng)方法并具有較好的抗噪聲性能。
[Abstract]:In order to overcome the shortcoming of low recognition accuracy caused by improper feature selection and extraction in power quality disturbance identification, A new method based on mathematical statistics for power quality disturbance amplitude sampling points extraction and PSO-SVM power quality disturbance identification is proposed. According to the amplitude difference of 10 Zhou Bo signals, the sampling points in each amplitude range are counted and processed as the characteristics of each disturbance signal, and then the PSO-SVM classifier is used to classify and identify the various disturbance signals. The process of feature extraction is simple and the processing time is reduced. The simulation results show that the proposed method can recognize various disturbance signals quickly, and the accuracy is higher than that of the traditional method, and the method has better anti-noise performance.
【作者單位】： 深圳職業(yè)技術(shù)學(xué)院;國(guó)網(wǎng)江西電力公司電力科學(xué)研究院;南昌大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61662047)
【分類號(hào)】：TM711;TN911.7

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9 張語(yǔ)R，

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