基于非线性动力学和高斯混合模型的电能质量自动识别

摘要：

提取和分析了电能扰动信号的非线性动力学参数———信息熵、Kolmogorov 熵和最大 Lyapunov 指数，结果表明单一参数对不同的电能扰动信号有较好的区分能力；然后添加幅度熵、相位熵，总共5维特征作为电能扰动信号的特征矢量集，应用高斯混合模型对暂降、中断、谐波、振荡、切痕、尖峰、暂升、波动8种单一电能扰动信号，以及暂升加谐波、暂降加谐波、中断加谐波、波动加谐波4种复合扰动信号进行建模与识别。结果表明：非线性动力学参数能较好地分辨这12种扰动信号，当5种特征进行组合后获得了96.42%的识别率，识别效果较好。

关键词：电能扰动、扰动识别、非线性动力学特征、熵、高斯混合模型

所属期刊栏目：29

分类号：TM761(输配电工程、电力网及电力系统)

在线出版日期：2016-04-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：67-71