【摘 要】
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为实现对脉冲暂态和振荡暂态2类暂态电能质量扰动的分类,提出一种基于高阶累积量的暂态电能质量扰动Mahalanobis距离分类法.该方法利用高阶累积量提取暂态扰动的高阶统计特征
【机 构】
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四川大学电气信息学院,四川大学智能电网四川省重点实验室
【基金项目】
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四川省科技支撑计划（2010GZ0256）
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为实现对脉冲暂态和振荡暂态2类暂态电能质量扰动的分类,提出一种基于高阶累积量的暂态电能质量扰动Mahalanobis距离分类法.该方法利用高阶累积量提取暂态扰动的高阶统计特征,选取其2,3,4阶累积量最大值和最小值构成扰动信号的6维特征向量,计算测试样本特征向量与标准模板之间的Mahalanobis距离,以＂距离最小＂作为分类判据,实现对2类暂态电能质量扰动的分类.仿真结果表明,低阶累积量不能单独用于区分不同类型暂态电能质量扰动;特征向量维数越高,对分类过程越有利.所提方法分类原理简单、准确率高,是暂态电
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