基于短时傅里叶变换及其谱峭度的电能质量混合扰动分类

考虑到电能质量混合扰动分类的复杂性,提出一种基于短时傅里叶变换(short-time Fourier transform,STFT)及其谱峭度(spectral kurtosis,SK)的电能质量混合扰动分类方法。采用短时傅里叶变换作为时频分析工具分析各种类型的电能质量扰动,同时引入基于短时傅里叶变换的谱峭度作为辅助分析,从基频幅值曲线、频率幅值标准差曲线和频率谱峭度曲线中提取适宜的特征量,然后采用基于Binary-SVM的多标签分类法对电能质量混合扰动进行分类。该方法充分考虑到单一扰动之间的相互影响,并通过所提取的特征量进行有效抑制。仿真结果表明,该方法对单一扰动和混合扰动的分类均具有较高的分类准确度,具有较强的鲁棒性和较好的抗噪性。