电能质量复合扰动分类识别

作者：占勇; 程浩忠

来源：电力自动化设备, 2009, (03): 93-97.

• 电能质量
• 复合扰动
• S变换
• 支持向量机
• 分类
• 特征提取 power quality
• complex disturbance
• S-transform
• support vector machines
• classification
• feature extraction

电能质量扰动的分类分为信号特征提取和分类器2个阶段,采用S变换和支持向量机构造电能质量复合扰动的分类识别方案。利用S变换进行扰动信号特征提取,构造支持向量机静态分类树,再通过基于Mercer核的聚类方法对静态分类树进行动态扩展,形成动态分类树,实现对复合扰动的识别。给出了电能质量复合扰动分类算法的4个步骤:构建静态分类树;用基于Mercer核的聚类方法进行聚类分析;构建动态分类树;对新发现的扰动确定其具体类型,并给其命名。算例表明该方法不仅可以有效分类识别电压突降、电压突升、电压中断、暂态振荡、电压尖峰、电压缺口和谐波等7种电能质量扰动,还可以识别由其组合而成的电能质量复合扰动。

• 出版日期2009
• 单位上海交通大学