基于小波变换和SVM的暂态电能质量扰动识别与分类

摘要：

针对暂态电能质量问题,采用小波变换和支持向量机,实现扰动的识别与分类.利用小波变换时频局部化的特点,根据模极大值原理识别扰动信号的奇异点位置,实现扰动的自动检测定位.根据小波变换多分辨率分析的特性,提取信号多尺度上的频域信息,并结合信号时域特征构成特征向量;基于F-分值方法进行特征的选择和优化,将提取的特征向量作为支持向量机的输入,实现暂态电能质量扰动的分类.考虑实际情况下噪声的影响,对仿真信号加入白噪声,采用软、硬阀值折中法进行小波去噪处理.通过matlab建模仿真,验证了方法的有效性.

关键词： 电能质量 扰动识别 小波变换 支持向量机 暂态稳定 去噪处理

作者: 孙文胜 肖湘宁 史磊

作者单位: 华北电力大学电气与电子工程学院,北京,102206

会议类型: 国内会议

会议名称: 中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十六届学术年会暨中国电机工程学会电力系统专业委员会2010年年会

会议地点: 上海

会议语种:中文

页码: 1-5

在线出版日期: 2010-10-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）