【摘 要】
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提出一种基于Tsallis小波熵(wavelet entropy,WE)与蚁群优化算法(ant colony optimization,ACO)的暂态电压扰动识别方法。利用Tsallis小波能量熵(wavelet energyentropy,WEE)
【机 构】
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哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(50777011)~~
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提出一种基于Tsallis小波熵(wavelet entropy,WE)与蚁群优化算法(ant colony optimization,ACO)的暂态电压扰动识别方法。利用Tsallis小波能量熵(wavelet energyentropy,WEE)提取电压扰动信号特征信息,通过聚类算法从特征信息中归纳判据并组成电压扰动分类规则。通过对电压扰动判据的分析,阐明分类规则中判据存在冗余问题,指出优化分类规则的必要性。构建蚁群优化算法以对冗余判据进行删除,获得优化分类规则。利用Matlab/Simulink建立电压扰动仿真模型以进行验证,结果证明:该方法简化了暂态电压扰动识别步骤,在降低运算复杂度的同时,提高了分类精度。
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