基于S变换的电能质量扰动支持向量机分类识别

采用s变换和支持向量机进行电能质量扰动的分类识别。作为连续小波变换和短时傅立叶变换的发展，S变换引入了宽度与频率成反向变化的高斯窗，具有与频率相关的分辨率。由于S变换具有良好的时频特性，因而非常适合于进行电能质量扰动信号特征提取。首先通过S变换进行扰动信号特征提取，然后构造支持向量机分类树进行扰动分类。算例表明该方案具有分类准确率高，对噪声不敏感，训练样本少等优点，是电能质量扰动识别的有效方法。     

基于S变换和多级SVM的电能质量扰动检测识别

提出了一种基于S变换和多级支持向量机(SVMs)的电能质量扰动检测和识别方法.首先通过S变换对电能质量扰动信号进行时频分析,有效实现对各种扰动的检测输出.然后对检测输出进行时频特征提取,并通过一个N?1级支持向量机器分类器,最后实现N种电能质量扰动信号的分类识别.测试结果表明,该方法能有效识别参数大范围内随机变化的各种电能质量扰动,识别正确率高,且训练时间很短,实时性能好.     

基于改进S变换和复合特征量的多级支持向量机的电能质量扰动分类

提出一种多级支持向量机对电能质量扰动事件分类的方法,该方法基于改进S变换和多级支持向量机。改进S变换首先通过傅里叶变换提取信号的主要频率成分,然后根据提取的主要频率成分设定相应的调节因子λ,使其在低频段有较高的时间分辨率,在高频段有较高的频率分辨率,从而增强了S变换的特征量提取能力。之后对各类信号的特征参数进行优化处理,产生复合特征量,最后在此基础上将复合特征量设置为支持向量,生成一个多级支持向量机分类器,从而实现多种电能质量扰动信号的识别。采用"二分树"分类的多级支持向量机支持向量较少,且容易实现。仿真测试结果验证了该方法相对于传统的基于S变换和支持向量机分类方法有较强的分辨率和抗噪能力。     

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

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。     

基于S变换和最小二乘支持向量机的电能质量扰动识别

采用S变换和最小二乘支持向量机相结合,构建了一种电能质量扰动识别的新方法.首先利用S变换对电能质量扰动信号进行时频分解;然后,从扰动信号S变换的结果中,提取扰动信号的特征向量,组成训练样本和测试样本;最后,使用最小输出编码的最小二乘支持向量机对扰动信号进行训练,实现电能质量扰动信号自动分类和识别.仿真结果表明,该方法识别准确率高,抗噪能力强,且训练时间很短,适用于电能质量扰动辨识系统.     

电能质量复合扰动分类识别

电能质量扰动的分类分为信号特征提取和分类器2个阶段,采用S变换和支持向量机构造电能质量复合扰动的分类识别方案.利用S变换进行扰动信号特征提取,构造支持向量机静态分类树,再通过基于Mercer核的聚类方法对静态分类树进行动态扩展,形成动态分类树,实现对复合扰动的识别.给出了电能质量复合扰动分类算法的4个步骤:构建静态分类树;用基于Mercer核的聚类方法进行聚类分析;构建动态分类树;对新发现的扰动确定其具体类型,并给其命名.算例表明该方法不仅可以有效分类识别电压突降、电压突升、电压中断、暂态振荡、电压尖峰、电压缺口和谐波等7种电能质量扰动,还可以识别由其组合而成的电能质量复合扰动.     

利用关联向量机和S变换识别电能质量扰动

电能质量扰动检测识别对电能质量的监测和治理改善都具有重要作用。为更好地识别电能质量扰动,提出了一种基于关联向量机和S变换的电能质量扰动识别方法。首先,通过S变换提取正弦信号、谐波、电压波动、电压暂降、电压暂升、暂态振荡、谐波暂降及谐波暂升等9种电能质量扰动的主要特征,然后用关联向量机对特征样本进行训练及分类。算例结果表明,该方法能有效地识别出电能质量扰动信号类型,识别时间短,且正确率极高,达98.8%,是应用于实时电能质量监测工程实际的很好选择。     

基于S变换和长短期记忆网络的电能质量复合扰动识别

针对电能质量复合扰动的识别方法准确率较低、效率较慢、鲁棒性较差的问题,提出一种基于S变换和长短期记忆网络的混合方法,该方法能够高效准确地对电能质量复合扰动进行识别,并且鲁棒性高.S变换得到的二维模矩阵的行和列分别反映频域和时域特征,将模矩阵作为长短期记忆网络的输入.为了检验该混合方法的性能,首先对15种电能质量扰动信号...     

基于S变换和希尔伯特-黄变换的电能质量复合扰动分类识别

根据S变换和希尔伯特-黄变换的时频分析特点,提出一种电能质量复合扰动的分类识别方法。通过 S变换提取出扰动信号的基频和高频特征,并结合希尔伯特-黄变换提取出扰动前后信号的瞬时振幅。通过分析各扰动信号的特点,定义了相应的特征函数作为分类识别的判据,从而实现对电能质量复合扰动的正确分类,并准确定位出暂态扰动的起始、终止时刻。实验结果表明,通过 S 变换和希尔伯特-黄变换的融合,可准确地检测出电能质量扰动信号所属类别和扰动特性,以及扰动信号的起始、终止时刻。     

基于S变换和规则基的复合电能质量扰动识别

提出了一种复合电能质量扰动识别方法。为避免复合电能质量扰动类型中单一扰动相互影响而造成的特征混叠或失效问题,采用FFT变换结合动态测度法提取6个特征和S变换提取5个特征,从基频、中频、高频、基频标准差、频谱极值点对称等各个方面刻画扰动信号的特征;然后构建基于规则基“IF—THEN”形式的分类器,提取的特征输入分类器后能自动识别电能质量扰动类型。仿真结果表明,在一定噪声条件下,所提出的分类方法能准确识别26种扰动类型,其中包含8种单一扰动类型以及18种双重扰动类型。     

基于决策树和支持向量机的电能质量扰动识别

提出一种新型电能质量扰动识别方法,该方法采用快速傅里叶变换(fast Fourier transform,FFT)结合动态测度法提取3种特征以及S变换提取4种特征;采用决策树和支持向量机(support vector machine,SVM)设计组合分类器。针对FFT频谱中谐波频率明显的扰动类型,采用极值点包络的动态测度法提取频谱中的主要频率点特征,结合S变换提取的特征首先将扰动类型进行初步归类,然后采用S变换的2个特征就能进行后续分类;决策树分类过程中采用SVM来区分电压暂降和中断,克服了特征阈值随信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)变化难以确定的问题。仿真实验表明,该方法能够准确识别包含2种复合扰动在内的11种电能质量扰动信号,SNR低至20 dB时准确率仍达到96.50%;且与已有文献的分类结果对比表明,该方法准确率高,稳定性强,在低SNR条件下分类结果优势明显。     

基于S变换图像灰度量化的短时电能质量扰动识别分类

针对短时电能质量扰动分类大多依赖分类器,分类准确率不高这一难题,提出了基于S变换模时频矩阵灰度图像法。首先对常见的几种扰动进行S变换分析,得到模时频矩阵,再应用数字图像灰度方法,将模矩阵各元素值用灰度图方式表示,分析其灰值分布特征,引入灰度期望和灰度方差两指标,量化灰度图像灰值分布,并根据量化结果建立扰动标准判据,实现扰动分类。仿真实验表明,该方法不依赖于分类器,能准确地对扰动进行分类且对噪声不敏感,是一种有效的短时电能质量分类方法。     

基于改进S变换的电能质量扰动分类

电能质量扰动信号的分类识别对建立电能质量综合评估体系、选择合理的电能质量治理方案,确保电力系统安全稳定运行和用户的合法用电权益具有重要意义。提出了一种基于改进S变换时频模矩阵的电能质量短时扰动分类新方法。该方法首先根据信号的稳态主导频率确定S变换高斯窗的衰减速度,计算所得时频模矩阵作为各电能质量扰动信号的标准模板;通过比较测试信号改进S变换模矩阵的特定频段与各标准模板之间的相似度,实现扰动分类。在相似度的比较过程中,为了凸显异类模板之间的差别,尤其是电压暂降和暂升、电压缺口和尖峰,提出了能量归一化概念以及分频逐行计算相似度的思想,实现异类模板差异最大化。该方法能够充分挖掘各类扰动信号之间的特征差异,通过简单的相似度比较对扰动进行分类,无需添加辅助分类器。仿真和实测数据的分析表明,该方法分类过程简单,可信度高,抗干扰能力强。     

基于SVM的直流电能质量扰动分类算法

近年来分布式能源发电的规模逐渐扩大,更具优势的直流供电技术也随之飞速发展,未来电网的主要模式将大概率趋向交流电网和直流电网混联的电网结构.其中交流电能质量问题已逐渐成熟,而相应的直流部分仍有待研究.对直流电能质量扰动波形进行有效区分与准确辨识,是研究直流电能质量必不可少的环节.直流电能质量扰动波形分类算法研究对直流配电...     

基于SVM的电能质量扰动分类

电能质量扰动信号数据庞大,数据提取较难。本文对常见的电能质量扰动及其组合的复合扰动进行离散小波分解,提取PQ(Power Quality)扰动信号能量差作为特征向量,以此降低扰动分类的数据量。利用MATLAB软件产生PQ扰动训练和测试样本,在扰动样本中加入SNR=25d B的高斯白噪声,利用SVM对扰动样本进行分类,提出两步网格搜索法对SVM的参数进行优化。仿真实验结果表明,此分类方法具有较高识别率,证明该算法的准确性和鲁棒性。     

基于广义S变换的短时电能质量扰动信号分类

提出一种基于广义S变换的短时电能质量扰动信号分类方法。首先对短时电能质量扰动信号进行广义S变换,得到模矩阵,再从模时频矩阵中提取5种统计量特征值,然后利用决策树对扰动信号进行归类,从而实现对短时电能质量扰动信号的自动分类。仿真结果表明,该方法识别正确率高,且对噪声不敏感,适用于实际电网电能质量扰动信号的分析。     

基于改进S变换的复合电压暂降源识别特征分析

电压暂降是较常见、影响较大的电能质量问题,识别电压暂降扰动源对改善和治理电压暂降具有重要意义。分析了由线路短路故障、感应电动机启动、变压器投入等单一电压暂降扰动源和复合电压暂降扰动源引起的电压暂降现象,提出采用改进S变换分析复合电压暂降扰动源识别特征。根据基频幅值曲线和2~5倍基频幅值和曲线,从统计量、熵和能量等方面构建电压暂降识别特征指标,将这些特征指标作为支持向量机的输入实现对不同类型电压暂降扰动源的分类识别。仿真结果表明,采用改进S变换构建电压暂降识别特征指标比标准S变换在电压暂降扰动源分类识别上效果更好。     

基于GA和ELM的电能质量扰动识别特征选择方法

电力系统中海量暂态扰动的分析与治理需要以高效准确的扰动分类为基础。现有扰动识别方法缺少合理的特征选择环节,分类器过于复杂,不能满足高效分类的需要。提出一种新的电能质量扰动特征选择方法。首先,对原始信号使用S变换进行预处理,提取具有代表性的25种扰动信号特征构建原始特征集合;然后,根据极限学习机识别准确率构造用于扰动特征选择的遗传算法适应度函数;最后,用遗传算法来进行迭代运算,确定最优特征集合。实验证明,新方法能够有效去除冗余特征,在保证分类准确率前提下,有效降低分类器复杂度,提高分类效率。