单一电能质量扰动的分类识别研究

摘要：

电能质量扰动的分类识别对电能质量综合治理具有重要意义,为此提出了一种基于粒子群优化极限学习机的电能质量扰动分类新方法.利用小波变换将扰动信号做10层分解,提取有效区分扰动信号类型层数的能量差、能量差平均值及能量差的标准差作为特征向量,并将扰动信号与正常信号的均方根作为补充,减少输入向量维度.提出采用极限学习机训练误差作为粒子群的适应度函数来优化隐含层神经元个数,在提升分类速度的基础上保持较高的分类精度.经仿真验证表明,该方法能够准确有效地识别常见的7种扰动类型,相比于传统的BP神经网络具有较高的分类速度.

关键词：电能质量、分类识别、极限学习机、隐含层个数、粒子群算法

所属期刊栏目：35

分类号：TN911

资助基金：国家自然科学基金51307184

在线出版日期：2016-10-09（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：56-59