【摘 要】
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提出一种基于多特征组合及粒子群优化的支持向量机(SVM)的电能质量扰动识别方法.该方法采用小波变换和S变换提取各扰动信号特征向量,采用粒子群(PSO)优化的支持向量机进行分
【机 构】
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中国矿业大学信息与电气工程学院,徐州,221116
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提出一种基于多特征组合及粒子群优化的支持向量机(SVM)的电能质量扰动识别方法.该方法采用小波变换和S变换提取各扰动信号特征向量,采用粒子群(PSO)优化的支持向量机进行分类识别.首先针对提取的小波能量谱中谐波信号的明显差异,通过设定特征阈值进行初步分类,然后结合S变换提取的3种特征,采用优化参数的SVM进行后续分类.仿真实验表明,该方法能够有效识别常见的8种电能质量扰动及2种复合扰动,相比未经优化的支持向量机模型,粒子群优化的SVM具有较高的识别精度和运算速度,且抗噪能力强.
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