基于支持向量机的动态电能质量扰动分类方法

摘要：

将支持向量机SVM(Support Vector Machine)引入到动态电能质量分类问题中.在Matlab中编程建立了谐波、电压暂升、电压跌落、瞬时中断、电压波动、瞬变6种常见动态电能质量扰动数学模型,利用傅里叶变换和小波变换对产生的样本波形进行特征提取,产生训练和测试样本.给出了利用UBSVM解决电能质量扰动分类问题的步骤,并根据分类结果对影响分类效果的参数进行了分析.对训练好的支持向量分类器进行测试,效果良好,当采用C-SVC,RBF核时调整参数可以得到最优分类效果,最高分类率可达到96.67%.

关键词：动态电能质量、支持向量机、分类方法、多类分类

所属期刊栏目：26

分类号：TM71;TP181(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2006-04-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：39-42