基于并行隐马尔科夫模型的电能质量扰动事件分类

来源 :电力系统保护与控制 | 被引量 : 0次 | 上传用户：forcet

【摘要】

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为满足电能质量扰动准确分类的需求,提出了一种基于极大重叠离散小波变换(Maximal Overlap Discrete Wavelet Transform,MODWT)和并行隐马尔科夫模型(Parallel Hidden Markov

【作者】

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谢善益肖斐艾芊周刚

【机构】

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广东电网有限责任公司电力科学研究院,上海交通大学电气工程系

【出处】

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电力系统保护与控制

【发表日期】

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2019年2期

【关键词】

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电能质量极大重叠离散小波变换并行隐马尔科夫模型分类识别 power quality maximum overlapping discrete wavele

【基金项目】

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广东电网公司科技项目资助(GDKJXM20162540),国家863计划课题项目资助(2015AA050404).

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为满足电能质量扰动准确分类的需求,提出了一种基于极大重叠离散小波变换(Maximal Overlap Discrete Wavelet Transform,MODWT)和并行隐马尔科夫模型(Parallel Hidden Markov Model,PHMM)的电能质量扰动分类方法。首先利用MODWT提出一种实用的电能质量扰动检测算法,该算法无需设定检测阈值,可准确获取扰动时段的起止时刻。接着提取扰动时段的电压谐波成分并组成特征向量。然后用PHMM分类器对扰动信号进行分类识别。PHMM方法克服了人工神经网络

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