自适应遗传算法优化支持向量机的过电压识别

摘要：

为了提高过电压识别的准确性，以及加快过电压的识别速度，提出一种自适应遗传算法优化支持向量机的过电压识别方法。首先针对单一特征信息难以获得过电压高识别率的问题，采用时域波形、波头、时频谱的组合特征作为过电压识别特征，然后采用过电压的训练样本对支持向量机进行学习，建立过电压识别的分类器，并引入自适应遗传算法对支持向量机参数进行优化，最后采用具体过电压识别实例进行性能仿真分析。结果表明，该方法的过电压平均识别率达到95%以上，远远超过了实际应用的85%要求，且识别结果要优于其他过电压识别方法。

关键词：过电压识别、支持向量机、输电线路、遗传算法

所属期刊栏目：39

分类号：TN911-34;TM863

资助基金：陕西自然科学基金2015JM6345

在线出版日期：2016-11-08（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：136-139