【摘 要】
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针对电网中复合扰动信号难以分类识别的问题,本文提出一种基于能量差和支持向量机的分类识别新方法,利用小波变换和Pasval定理对采集的信号进行多分辨率分解,计算含有信号细
【基金项目】
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安徽省自然科学基金重点项目(KJ2018A0618)
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针对电网中复合扰动信号难以分类识别的问题,本文提出一种基于能量差和支持向量机的分类识别新方法,利用小波变换和Pasval定理对采集的信号进行多分辨率分解,计算含有信号细节部分的信号能量差,获得新的特征向量,利用支持向量机进行样本训练、识别特征向量和分类识别。在无噪声和含噪声二种情况下对多重扰动进行验证实验,通过对比分析得知此方法的整体分类准确率高达98%,充分验证该方法具有可行性、鲁棒性较强和精度高,为电网质量智能化管理和提高电能质量提供新的理论基础。
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