基于聚类改进S变换与直接支持向量机的电能质量扰动识别

摘要：

针对电能质量扰动信号的识别问题,提出基于聚类改进S变换与直接支持向量机(SVM)的电能质量扰动识别方法.提出聚类改进S变换方法,该方法结合电能质量扰动信号的特点,可同时对基频的时域分辨率及高频的频域分辨率进行最优化处理,保证特征提取的准确性;将直接支持向量机作为分类器,与最小二乘支持向量机相比,其求解简单,计算复杂度较低,训练与测试速度快,泛化能力较高,并且避免不能保证全局最优解的缺点;将聚类改进S变换与直接支持向量机相结合,应用于单一扰动及混合扰动的识别分类工作.仿真实验验证了所提方法的有效性.

关键词：电能质量、扰动识别、聚类改进S变换、直接支持向量机、支持向量机

所属期刊栏目：35

分类号：TM761(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家自然科学基金资助项目51277134;江苏省基础研究计划自然科学基金资助项目BK2011347 Project supported by the National Natural Science Foundation of China51277134 and Basic Research Program Natural Science Foundation of Jiangsu ProvinceBK2011347

在线出版日期：2015-08-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页码：50-58,73