基于支持向量機(jī)的電能質(zhì)量分析和負(fù)荷建模研究.pdf

1、統(tǒng)計(jì)方法是從觀測自然現(xiàn)象或者專門安排的實(shí)驗(yàn)所得到的數(shù)據(jù)去推斷該事物可能的規(guī)律性。統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論是在研究小樣本統(tǒng)計(jì)估計(jì)和預(yù)測的過程中發(fā)展起來的一種新興的理論，它試圖從更本質(zhì)的層面上來研究機(jī)器學(xué)習(xí)問題。作為統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的最新發(fā)展和結(jié)構(gòu)風(fēng)險(xiǎn)最小化準(zhǔn)則的具體體現(xiàn)，支持向量機(jī)(SVM)具有全局最優(yōu)、結(jié)構(gòu)簡單、推廣能力強(qiáng)等優(yōu)點(diǎn)，在解決小樣本、非線性及高維模式識(shí)別問題中表現(xiàn)出許多特有的優(yōu)勢，并能夠推廣到函數(shù)擬合等其他機(jī)器學(xué)習(xí)問題中。本文研究了SVM在電

2、能質(zhì)量分析及負(fù)荷建模中的應(yīng)用，以有助于解決電能質(zhì)量分析和負(fù)荷建模存在的難題。 本文的主要貢獻(xiàn)如下： 提出了基于SVM非參數(shù)穩(wěn)健頻譜估計(jì)算法的電力系統(tǒng)間諧波分析算法。該算法在沒有異常噪聲情況下和有大量異常噪聲干擾情況下都有相當(dāng)高的分析精度，可以滿足電力系統(tǒng)間諧波分析的要求；通過引入特殊代價(jià)函數(shù)的方法消除異常值影響，使算法對異常值具有穩(wěn)健性；算法不需要同步采樣即可以準(zhǔn)確地分析出諧波和間諧波分量；對于非平穩(wěn)信號(hào)也可以準(zhǔn)確得分析

3、出諧波和間諧波分量。 提出了S變換和支持向量機(jī)相結(jié)合的電能質(zhì)量擾動(dòng)分類方案。該方案對噪聲不敏感，識(shí)別正確率高，訓(xùn)練樣本數(shù)少，可很好地應(yīng)用于電能質(zhì)量擾動(dòng)的識(shí)別。為解決復(fù)合擾動(dòng)識(shí)別等難題，還提出基于Mercer核聚類方法的電能質(zhì)量擾動(dòng)動(dòng)態(tài)分類樹的方法。該方法具有很好的自適應(yīng)性，對于靜態(tài)分類樹中未能考慮的新擾動(dòng)，能夠通過學(xué)習(xí)，動(dòng)態(tài)拓展分類樹，從而解決了識(shí)別新擾動(dòng)的難題，在解決電能質(zhì)量擾動(dòng)識(shí)別中尚待解決的復(fù)合擾動(dòng)識(shí)別問題上有所突破。提出

4、了基于SVM的諧波源建模、靜態(tài)負(fù)荷建模和動(dòng)態(tài)負(fù)荷建模算法。對于諧波源模型，各次諧波電流的幅值和相角與各次諧波電壓的幅值和相角以及負(fù)荷特征參數(shù)的非線性映射關(guān)系通過SVM建立起來。SVM靜態(tài)負(fù)荷模型建模的基本思想是用兩個(gè)SVM分別表示有功功率、無功功率和電壓幅值、頻率值以及其他表征負(fù)荷特性的參數(shù)之間的非線性映射關(guān)系。討論了空調(diào)負(fù)荷對綜合負(fù)荷無功特性的影響，并提出了將空調(diào)負(fù)荷比例作為特征一起進(jìn)行建模的思想，解決了模型的連續(xù)性問題，便于進(jìn)行中長