电测与仪表
電測與儀錶
전측여의표
ELECTRICAL MEASUREMENT & INSTRUMENTATION
2014年
16期
17-20
,共4页
杨宁霞%孙晧%公政%高建成
楊寧霞%孫晧%公政%高建成
양저하%손호%공정%고건성
电能质量扰动%SVM分类器%PSO%复小波变换%电能质量监测
電能質量擾動%SVM分類器%PSO%複小波變換%電能質量鑑測
전능질량우동%SVM분류기%PSO%복소파변환%전능질량감측
power quality disturbance%the classifier parameter of SVM%PSO%complex wavelet transform%power quality monitoring
针对目前电网电能质量扰动识别与分类中采用的SVM分类器参数难以选择的问题,提出了一种基于粒子群(PSO)优化SVM的电能质量扰动识别新方法.利用MATLAB软件对实际电网中常见的5种扰动信号进行建模,将检测到的电压信号经复小波变换后作为PSO-SVM的输入样本进行训练和测试.仿真结果表明,该方法能够快速、可靠地对电能质量扰动进行识别与分类,对电网的电能质量监测具有较高的应用价值.
針對目前電網電能質量擾動識彆與分類中採用的SVM分類器參數難以選擇的問題,提齣瞭一種基于粒子群(PSO)優化SVM的電能質量擾動識彆新方法.利用MATLAB軟件對實際電網中常見的5種擾動信號進行建模,將檢測到的電壓信號經複小波變換後作為PSO-SVM的輸入樣本進行訓練和測試.倣真結果錶明,該方法能夠快速、可靠地對電能質量擾動進行識彆與分類,對電網的電能質量鑑測具有較高的應用價值.
침대목전전망전능질량우동식별여분류중채용적SVM분류기삼수난이선택적문제,제출료일충기우입자군(PSO)우화SVM적전능질량우동식별신방법.이용MATLAB연건대실제전망중상견적5충우동신호진행건모,장검측도적전압신호경복소파변환후작위PSO-SVM적수입양본진행훈련화측시.방진결과표명,해방법능구쾌속、가고지대전능질량우동진행식별여분류,대전망적전능질량감측구유교고적응용개치.
