基于快速S变换的电能质量主成分分析方法
针对电能质量分析中S变换计算量大,且支持向量机分类识别需要设定特征参数的特点,本文将一种新的S变换的快速算法(FST)与主成分分析(PCA)相结合应用电能质量分类识别.首先对几种电压扰动从FST域模系数用PCA降维处理提取主要特征成分并得出投影矩阵,然后把待识别电压信号投影后根据最近邻分类器进行分类识别.仿真结果说明,电压扰动FST域模系数的特征成分主要在低频段,因此识别结果准确率高,计算时间短,并且算法本身有一定的抗噪声能力,该算法是一个较好的实时处理电能质量扰动算法.
电能质量 分类识别 主成分分析 快速算法 抗噪声能力
满蔚仕 张志禹 郗垒
西安理工大学自动化学院,陕西 西安710048
国内会议
镇江
中文
47-58
2013-08-15（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）