基于小波变换和二叉树SVM的电能质量扰动分类

摘要：

提出了一种基于小波变换和二叉树结构支持向量机来实现电能质量扰动分类识别的方法。首先通过小波变换对电能质量扰动信号进行多个特征的提取，包括小波系数模极大值个数，特定频带的小波系数标准差和信号的能量，这样更好地反映出了扰动信号的特征，然后通过一个二叉树结构的支持向量机分类器进行扰动识别。测试结果表明，该方案能够有效地识别电压骤降、电压骤升、电压缺口、振荡暂态等十种常见的电能质量扰动信号，具有分类准确率高，训练时间短等优点。

关键词： 电力系统 电能质量 扰动识别 小波变换 二叉树结构 支持向量机

作者: 冯浩 周雒维 刘毅

作者单位: 重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室，重庆 400044

会议类型: 国内会议

会议名称: 首届全国电能质量学术会议暨电能质量行业发展论坛

会议地点: 北京

会议语种:中文

页码: 70-79

在线出版日期: 2009-08-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）