基于S变换与多维分形的电压暂降源特征识别

摘要：

电压暂降源的分类与识别是合理制定电压暂降治理方案,明确事故责任的基础.分析了由系统短路故障、大型感应电动机启动和大容量变压器投运引起的单一暂降信号和复合暂降信号的特征,采用S变换分析暂降信号的基频幅值变化情况,对变换后的模矩阵提取6种特征指标,提出多重分形谱参数广义Hurst指数提高噪声环境下分类识别的准确性,将两者结合共同构成电压暂降信号的特征指标.将提取的特征指标作为支持向量机的输入,对不同类型的电压暂降进行训练,并利用无噪声数据和仿真加噪数据分别对其进行测试,从而实现对不同暂降源的分类与识别.实验结果表明,对比传统S变换的电压暂降源识别方法,采用S变换和多重分形相结合的方法构建的特征指标可以更好地识别电压暂降源,有效改善含噪声信号的分类效果,能够应用于实际工程.

关键词：电压暂降、S变换、多维分形、支持向量机、分类识别

所属期刊栏目：45

分类号：TM721(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;上海市科委项目

在线出版日期：2021-03-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：672-679