基于SVM的电能质量扰动分类

发布时间：2019-04-20 12:11

【摘要】：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。
[Abstract]:Because of the huge data of power quality disturbance signal, it is difficult to extract the data. In this paper, the common power quality disturbances and their composite disturbances are decomposed by discrete wavelet transform, and the energy difference of the PQ (Power Quality) disturbance signal is extracted as the eigenvector to reduce the amount of data of the disturbance classification. The PQ disturbance training and test samples are generated by MATLAB software, and the Gaussian white noise of SNR=25d B is added to the disturbance samples. SVM is used to classify the disturbance samples, and a two-step grid search method is proposed to optimize the parameters of SVM. Simulation results show that the classification method has a high recognition rate, which proves the accuracy and robustness of the algorithm.
【作者单位】： 长春工程学院;吉林省配电自动化工程研究中心;长春供电公司电力调度控制中心;国网西藏信通公司;
【基金】：吉林省科技发展计划项目(20130206049GX) 吉林省教育厅项目(2014339) 吉林省教育厅项目(2013297) 吉林省自然科学项目(20130101052JC) 长春工程学院青年基金(320130015)
【分类号】：TM711

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2461596