多类分类SVM在电能质量扰动识别中的应用.pdf

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1、第38卷第13期电力系统保护与控制v01．38NO．132010年7月1目PowerSystemProtectionandControlJu1．1，2010多类分类SVM在电能质量扰动识别中的应用陈春玲，许童羽，郑伟，姜凤利，郭丹(沈阳农业大学信息与电气工程学院，辽宁沈阳11O161)摘要：结合傅里叶变换良好的幅频特性、小波变换良好的时频特性和支持向量机优秀的统计学习能力，采用多类分类支持向量机进行电能质量扰动的分类识别。对电压骤升、电压骤降、电压中断、谐波、电压波动、暂态振荡、瞬时脉冲、频率偏差等八种常见电能质量扰动进行数学建模，利用傅里叶

2、变换和小波变换对产生的样本波形进行特征提取，将特征量输入到OSU—svm进行电能质量扰动多类分类。算例表明该方案具有识别正确率高，训练样本数少，训练时间短，实时性好，对噪声不敏感等优点，是电能质量扰动识别的有效方法。关键词：电能质量；扰动识别；支持向量机；多类分类Applicationofmulti-classclassificationSVMinpowerqualitydisturbancesclassificationCHENChun—ling，XUTong—yu，ZHENGWei，JIANGFeng—li，GUODan(Schoolof

3、InformationandElectricEngineering，ShenyangAgriculturalUniversity，Shenyang110161，China)Abstract：Thispaperusesthemulti—classclassificationforsupportvectormachineandcombinesthegoodamplitude-frequencycharacteristicofFouriertransform，thegoodtime—frequencycharacteristicsofwavelet

4、transformandtheexcellentstatisticallearningabilityofsupportvectormachinetomaketheclassificationandrecognitiontothedisturbancesofpowerquality．Mathematicalmodelingisdoneforthe8kindsofcommonpowerqualitydisturbances，namelyvoltageswell，voltagesag，voltageinterruption，harmonic，vol

5、tagefluctuation，transientoscillation，transientpulseandfrequencydeviation，andthenFouriertransformandwavelettransformareusedtoextractthecharacteristicsofthewaveformofthegeneratedsamples，andthecharacteristicvalueisinputtotheosusvmandthequalitydisturbancesmulti—classclassificat

6、ionaredone．Theexampleshowsthatthismethodhasahighrecognitionaccuracy，afewtrainingsamplesandashorttrainingtime，agoodreal—timeperformance，andisnotsensitivetonoise，etc．Itisaneffectivemethodforpowerqualitydisturbancesclassification．Keywords-powerquality；disturbancesclassificatio

7、n；supportvectormachine；multi—classclassification中图分类号：TM71文献标识码：A文章编号：1674—3415(2010)13．0074．05构简单和求解问题能力强的优点，但是它存在算法0引言局部最优问题，训练时间较长，易发生过拟合等缺实际电网中往往同时存在多种电能质量扰动，点。模糊技术通过简单明了的“IF．THEN”形式的知对这些扰动信号不仅要实现快速检测，还需要准确识规则形成判断，识别效率较高，但由于许多电能识别，这就需要对各种扰动进行正确的分类。而监质量扰动，例如谐波、振荡、电压波动等，很

8、难建测到的电能质量数据往往十分庞大，因此实现各种立“IF．THEN”这样的明显知识规则，因此限制了扰动快速准确的自动分类，已成为电能质量分析领模糊技术的运用。支持向