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时间:2020-05-15
《基于GA与SVM的混合算法在电能质量扰动分类问题中的应用.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、V0I.4No.2Feb.2009中国科技论文在线SciencepaperOnline第4卷第2期2009年2月基于GA与SVM的混合算法在电能质量扰动分类问题中的应用孙亮,梁艳春(吉林大学计算机科学与技术学院,长春130012)摘要:本文针对电能质量扰动分类问题,提出了一种基TGA-~sVM的混合算法。首先用小波变换技术对电信号进行特征提取,然后设计出一种遗传算法对提取出的特征进行筛选,最后把筛选后的特征提交给支撑向量机,并由支撑向量机进行分类。数值模拟实验验证了该方法的有效性。关键词:电能质量扰动;小波变换遗传算法;支撑向量机中图分类号:TP39文献标识码:A文章编号:1
2、673—7180(2009)02—0130—5ApplicationofGAandSVMbasedhybridalgorithmfortheclassificationofpower-qualitydisturbancesSUNLiang,LIANGYanchun(CollegeofComputerScienceandTechnology,JilinUniversity,Changchun130012,China)Abstract:Fortheclassificationofpowerqualitydi~ces,wepresentaGAandSVMbasedhybridalg
3、orithm.Firstly,awavelettransformtechniqueisusedforfeatureexlraction.Thenageneticalgorithmisproposedforfeatureselection.Thesupportvectormachinetechniqueisusedforclassificationofselectedfeatures.Numericalexperimentsvalidatetheefectivenessoftheproposed~orithm.Keywords:powerqualitydisturbance;w
4、avelettransform;geneticalgorithm;supportvectormachine下,提交给电子和电气设备的电压或电流应该具有如下0引言性质:①正弦波形;②稳定的频率;③稳定的振幅;④电能质量扰动(PowerQualityDisturbances,VQD)稳定的相位角。然而,一些非线性的负载,如计算机、是指在电压、电流或频率上表现出偏差而导致用户设备调速马达等,都会给整个电网带来影响,产生电压/电故障或运行异常的任何电力问”。它对电力公司、用流上升、下降、谐波、振荡等问题。其结果是电力质量户和用电设备制造商都有直接或间接的影响。理想状况下降,电能的浪费
5、和电费超支,甚至会造成对其他电器基金项目:国家自然科学基金项~I(60673023,10872077);高等学校博士学科点专项科研基金项1~(20070183055);国家高技术研究发展计划项目(2oo7Lo4Zl14);广东省教育部产学研合作项目(2oo7B09O003I);吉林省科技发展项N(20080708)作者简介:孙亮(1981一),男,博士研究生,sliang@jemail.jlu.edu.cn通信联系人:梁艳春,教授,ycliang@jh.edu.cn:基于GA与svM的混合算法在电能质量扰动分类l司题中的应用131设备有损坏的危险。2基于GA-SVM的电能质量
6、扰动分类研究电能质量扰动问题,一个重要问题就是对2.1基于GA的特征选择电网中某些节点的电流或电压进行监测,当电能质在利用遗传算法求解问题时,问题的每个候选解都量扰动问题发生时,能够快速地对其进行识别并分被编码成一个“染色体”,即个体,若干个体构成了群类,进而采取适当措施减少扰动影响。解决该问题体(所有可能解)。在遗传算法开始时,总是随机产生的常用方法要结合小波变换(WaveletTransform,WT)一些个体(即初始解)。根据预定的目标函数对每个个与人工神经网络(ArtificialNeuralNetwork,ANN)两体进行评估,给出了一个适应度值。基于此适应度值,种
7、技术I引。前者用来对电信号进行特征提取,而后选择个体用来复制下一代。然后选择出来的个体经过交者用来对提取出来的特征进行分类。迄今,已有很叉和变异算子进行再组合生成新的一代。如此重复,直多学者利用该类方法对电能质量扰动问题进行研究[5-7]至最优解产生。。本文在这些研究的基础上,提出了一种遗传算本文设计了一种遗传算法来对特征向量进行筛法(GeneticAlgorithm,GA)与支撑向量机(Support选,其目标是使筛选后向量的维数最小化的同时最VectorMachine,SVM)~gl结合的方法。该方
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