| 多类分类SVM在电能质量扰动识别中的应用 |
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| 引用本文： | 陈春玲,许童羽,郑伟,姜凤利,郭丹. 多类分类SVM在电能质量扰动识别中的应用[J]. 电力系统保护与控制, 2010, 38(13) |
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| 作者姓名： | 陈春玲 许童羽 郑伟 姜凤利 郭丹 |
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| 作者单位： | 沈阳农业大学信息与电气工程学院,辽宁,沈阳,110161 |
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| 基金项目： | 辽宁省教育厅高校科研A类项目 |
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| 摘 要： | 结合傅里叶变换良好的幅频特性、小波变换良好的时频特性和支持向量机优秀的统计学习能力,采用多类分类支持向量机进行电能质量扰动的分类识别.对电压骤升、电压骤降、电压中断、谐波、电压波动、暂态振荡、瞬时脉冲、频率偏差等八种常见电能质量扰动进行数学建模,利用傅里叶变换和小波变换对产生的样本波形进行特征提取,将特征量输入到osu_svm进行电能质量扰动多类分类.算例表明该方案具有识别正确率高,训练样本数少,训练时间短,实时性好,对噪声不敏感等优点,是电能质量扰动识别的有效方法.
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| 关 键 词： | 电能质量 扰动识别 支持向量机 多类分类 |
Application of multi-class classification SVM in power quality disturbances classification |
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| CHEN Chun-ling,XU Tong-yu,ZHENG Wei,JIANG Feng-li,GUO Dan. Application of multi-class classification SVM in power quality disturbances classification[J]. Power System Protection and Control, 2010, 38(13) |
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| Authors: | CHEN Chun-ling XU Tong-yu ZHENG Wei JIANG Feng-li GUO Dan |
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