基于改进小波能熵和支持向量机的短时电能质量扰动识别

作者:
李庚银王洪磊周明

关键词:
电能质量 扰动识别 改进小波能熵 支持向量机

摘要:
提出了一种基于改进小波能熵和支持向量机(SVM)的短时电能质 量扰动识别方法.首先对采样信号进行小波多分辨分解与重构处理,然后引入滑动时间窗算法,从时一频域结合分析的角度,选用高频带的小波系数进行特征提取; 提出了改进小波能熵算法,并用此计算相应的熵值作为扰动特征量,将这些特征量作为SVM的输入,实现短时电能质量扰动的辨识.通过原始小波能熵与改进小波 能熵的对比,仿真结果表明了改进算法的有效性.

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