| 基于聚类改进S变换与直接支持向量机的电能质量扰动识别 |
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| 引用本文： | 徐志超,杨玲君,李晓明.基于聚类改进S变换与直接支持向量机的电能质量扰动识别[J].电力自动化设备,2015,35(7). |
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| 作者姓名： | 徐志超 杨玲君 李晓明 |
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| 作者单位： | 南水北调中线干线工程建设管理局，北京 100038；武汉大学 电气工程学院，湖北 武汉 430072,武汉大学 电气工程学院，湖北 武汉 430072,武汉大学 电气工程学院，湖北 武汉 430072；武汉大学 苏州研究院，江苏 苏州 215123 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目（51277134）；江苏省基础研究计划（自然科学基金）资助项目（BK2011347） |
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| 摘 要： | 针对电能质量扰动信号的识别问题,提出基于聚类改进S变换与直接支持向量机(SVM)的电能质量扰动识别方法。提出聚类改进S变换方法,该方法结合电能质量扰动信号的特点,可同时对基频的时域分辨率及高频的频域分辨率进行最优化处理,保证特征提取的准确性;将直接支持向量机作为分类器,与最小二乘支持向量机相比,其求解简单,计算复杂度较低,训练与测试速度快,泛化能力较高,并且避免不能保证全局最优解的缺点;将聚类改进S变换与直接支持向量机相结合,应用于单一扰动及混合扰动的识别分类工作。仿真实验验证了所提方法的有效性。
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| 关 键 词： | 电能质量 扰动识别 聚类改进S变换 直接支持向量机 支持向量机 |
Power quality disturbance identification based on clustering-modified S-transform and direct support vector machine |
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| XU Zhichao,YANG Lingjun and LI Xiaoming.Power quality disturbance identification based on clustering-modified S-transform and direct support vector machine[J].Electric Power Automation Equipment,2015,35(7). |
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| Authors: | XU Zhichao YANG Lingjun and LI Xiaoming |
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| Keywords: | |
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