【摘要】：為了克服電能質(zhì)量擾動識別時由于特征選擇和提取不當(dāng)造成最后識別精度低的缺點,提出一種基于數(shù)學(xué)統(tǒng)計的電能質(zhì)量擾動幅值采樣點數(shù)的特征提取方法和PSO-SVM電能質(zhì)量擾動識別新方法。該方法根據(jù)10個周波信號的幅值差異,統(tǒng)計每段幅值范圍內(nèi)的采樣點數(shù),對其進(jìn)行處理后作為各擾動信號的特征,然后采用PSO-SVM分類器對多種擾動信號進(jìn)行分類識別。該方法特征提取的過程簡單,減少了大量的計算處理時間。仿真實驗結(jié)果表明,該方法能快速地識別出各種擾動信號,且識別精度高于傳統(tǒng)方法并具有較好的抗噪聲性能。
[Abstract]:In order to overcome the shortcoming of low recognition accuracy caused by improper feature selection and extraction in power quality disturbance identification, A new method based on mathematical statistics for power quality disturbance amplitude sampling points extraction and PSO-SVM power quality disturbance identification is proposed. According to the amplitude difference of 10 Zhou Bo signals, the sampling points in each amplitude range are counted and processed as the characteristics of each disturbance signal, and then the PSO-SVM classifier is used to classify and identify the various disturbance signals. The process of feature extraction is simple and the processing time is reduced. The simulation results show that the proposed method can recognize various disturbance signals quickly, and the accuracy is higher than that of the traditional method, and the method has better anti-noise performance.
【作者單位】： 深圳職業(yè)技術(shù)學(xué)院;國網(wǎng)江西電力公司電力科學(xué)研究院;南昌大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金項目(61662047)
【分類號】：TM711;TN911.7

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9 張語R，

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