基于多分类支持向量机和GST变换的电压凹陷源识别
电压凹陷是电力系统中最严重的电能质量问题之一，电压凹陷源识别对于合理协调供用电双方存在的纠纷、有效排除凹陷源以及制定正确的补偿策略具有具有重要意义。广义S变换(GST)具有很好的时频分析能力，能精确提取突变信号的关键特征信息。本文在分析GST原理基础上，提出一种基于多分类支持向量机(SVM)和GST的电压凹陷源识别方法。首先采用GST对电压凹陷信号进行时频分析，提取各类凹陷特征，然后用多分类sVM对特征进行训练与识别。通过仿真算例验证，该方法能有效识别电压凹陷源，可应用于电能质量监测系统。
广义S变换 支持向量机 电压凹陷源 信号特征识别 电能质量 监测系统
吕干云 方奇品
浙江师范大学数理与信息工程学院 浙江 金华 321004
国内会议
北京
中文
128-134
2009-08-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）