基于特征选择和贝叶斯判别的电压暂降源识别

电压暂降事件的发生具有不可避免性且严重影响敏感设备的运行状态。为支撑电压暂降的责任划分和治理决策，考虑到现有电压暂降特征提取及其源识别模型中存在的不足，提出基于特征选择和贝叶斯判别法的电压暂降源识别模型。首先，阐述了电压暂降监测数据和仿真数据的来源及其特性；其次，在现有特征提取方法的基础上，提出采用Pearson相关系数进行特征选择，以降低特征间的冗余性和维度；最后，基于贝叶斯判别法建立了电压暂降源识别模型，通过监测和仿真数据对模型性能进行了定量评价，并与现有方法进行对比。结果表明，提出的方法识别效果好，可用于实际工程。