電能質(zhì)量擾動事件的檢測和辨識算法研究.pdf

1、電能是現(xiàn)代社會使用最為廣泛的一種能源。隨著科學(xué)技術(shù)的進步，電力電子，計算機，信息處理等高新技術(shù)產(chǎn)業(yè)的發(fā)展和普及，對電能質(zhì)量也提出了更高的要求。電能質(zhì)量擾動所帶來的各種問題引起了供電部門和用戶的關(guān)注。為了降低電能質(zhì)量擾動所帶來的損失，改善電能質(zhì)量現(xiàn)狀，首先需要對電能質(zhì)量擾動進行辨識。
　　本文針對電能質(zhì)量擾動問題，主要在電能質(zhì)量擾動和分類方面做出了相關(guān)工作，取得了如下成果：
　?。?）本文采用改進S變換和多級支持向量機相結(jié)合的

2、電能質(zhì)量辨識方法，實現(xiàn)了6類單一型事件以及2類復(fù)合型電能質(zhì)量事件的識別，并取得了不錯的分類效果。
　?。?）采用多個2分類的支持向量機分類器構(gòu)成的電能質(zhì)量識別系統(tǒng)，易于向系統(tǒng)中添加新的電能質(zhì)量擾動類型，省去了復(fù)雜的人工智能方法的訓(xùn)練過程以及由訓(xùn)練樣本不足而引起的分類誤差。
　　（3）基于S變換的特征提取方法抗噪聲能力強，識別率高。S變換還可以采用傅立葉變換實現(xiàn)快速運算，很大程度上減小特征提取的時間，在電能質(zhì)量的實時監(jiān)測和辨識