【摘 要】
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为了克服从电网电能质量监测系统的大数据中自动识别出电能质量扰动的困难,提出了一种基于广义S变换与PSO-PNN的电能质量扰动识别新方法。该方法利用了广义S变换能兼顾时频分
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61561007)~~
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为了克服从电网电能质量监测系统的大数据中自动识别出电能质量扰动的困难,提出了一种基于广义S变换与PSO-PNN的电能质量扰动识别新方法。该方法利用了广义S变换能兼顾时频分辨率的特点,首先使用广义S变换分析扰动信号的时频特性,接着从广义S变换模矩阵中提取出扰动信号的时频特征量,然后用PSO-PNN分类器对扰动信号进行分类识别。PSO算法的使用克服了PNN的平滑因子没有确定选取方法的缺陷,使分类器性能大大提升。仿真实验结果表明,该方法能够对常见的6种电能质量扰动进行高效的分类识别,分类正确率高,对噪声不敏感,
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