【摘 要】
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对电能质量进行监测是用电信息采集系统的重要任务之一。针对电能质量扰动的识别和分类问题,提出一种基于小波支持向量机(support vector machine,SVM)的分类方法。对正常电
【机 构】
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国网湖北省电力公司计量中心,武汉大学电子信息学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(50677047),国家电网总部科技项目(52153217000A)
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对电能质量进行监测是用电信息采集系统的重要任务之一。针对电能质量扰动的识别和分类问题,提出一种基于小波支持向量机(support vector machine,SVM)的分类方法。对正常电压信号和6种电能质量扰动信号波形进行仿真,首先对各种扰动信号进行小波分解,提取各层小波重构系数的能量熵作为特征向量;然后改进的粒子群(particle swarm optimization,PSO)算法对SVM核函数参数进行优化;最后,利用优化参数的SVM对扰动测试集进行分类识别。仿真结果表明,与BP神经网络分类方法相比
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