文献类型：期刊文章

作　　者：黄南天[1,2] 徐殿国[1] 刘晓胜[1]

机构地区：[1]哈尔滨工业大学电气工程与自动化学院,哈尔滨150001 [2]吉林化工学院信息与控制工程学院,吉林132022

出　　处：《电工技术学报》

基　　金：国家自然科学基金(50877017;60972065);吉林省教育厅"十二五"科学技术研究(吉教科合字[2011]第262号)资助项目

年　　份：2011

卷　　号：26

期　　号：10

起止页码：23-30

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2008、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI(收录号：20114614524744)、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对电能质量复合扰动识别困难的问题,提出了一种基于S变换与支持向量机(SVM)的电能质量复合扰动分类识别方法。首先对电能质量信号进行S变换,针对变换结果在不同频率范围内提取原始信号特征。然后采用统计方法进行特征选择,确定最优的两种特征构成特征向量,作为SVM的训练样本。最后将分类器应用于电能质量扰动识别。该模型通过特征选择,不仅降低了特征计算量,而且节省了分类器的训练、分类时间。仿真实验表明该模型能够精确识别包括两种复合扰动在内的8种电能质量扰动信号。

关 键 词：电能质量扰动 扰动识别 S变换 支持向量机 特征选择  

分 类 号：TM714.3]