基于改进支持向量机的电能质量扰动分类

摘要：

对近年来电网发展和研究的热门话题之一:电能质量扰动识别分类系统进行研究.识别分类系统使用小渡变换方法对扰动电压信号进行特征提取,之后收入由支持向量机建立的识别系统中.相对小波能量只能表达总分解层信号能量中各层信号能量的比例,对于电能质量扰动信号的检测不能直接使用信息熵公式.因此引入加权算子以改进相对小渡能量,加权算子对电能扰动特征进行放大,实时反映电能扰动特征.针对使用支持向量机建立电能质量扰动识别系统时会由于扰动信号特征向量维度高、数据庞大等问题,提出一种基于混合核函数的LSSVM建立电能质量扰动识别系统.选取RBF核函数和Polynomial核函数分别作为局部以及全局核函数,构造混合核函数,提高系统泛化能力.使用PSO优化算法对LSSVM分类器进行分类,提高分类器的识别精度等性能.最后通过实验验证研究的电能质量扰动识别分类系统的识别性能.

关键词：电能质量、扰动识别、最小二乘支持向量机、小渡变换

所属期刊栏目：39

分类号：TN911.23-34;TM711

资助基金：国家自然科学基金61174111

在线出版日期：2016-07-13（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：138-141