基于广义S变换和优化DDAGSVM的电能质量扰动识别与分类

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电力系统中存在大量具有非线性、冲击性和不平衡性等电特性的负载,使电网中产生注入大量脉冲、闪变等电能质量问题。高效检测、分析电能质量问题,是当今的研究热点。本文的工作重点是改进广义S变换并将其用于检测、定位电能质量扰动成分,并对经典决策导向非循环图支持向量机(Decision Directed Acyclic Graph SVM,DDAGSVM)识别算法提出改进。信号时频分布反映了其局部能量分布,能量越集中,信号的“模态混叠”现象越弱,时频性能越优秀。针对广义S变换窗幅度拉伸因子与频率尺度拉伸因子b的
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