电能质量扰动识别

作品数：84被引量：584H指数：15
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相关作者：黄南天张淑清蔡国伟吕干云陈华丰更多>>
相关机构：东北电力大学燕山大学华北电力大学西南交通大学更多>>
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基于ISSA-XGBoost的电能质量扰动识别方法研究被引量：2
《电力系统保护与控制》2024年第13期115-124,共10页商立群 李朝彪 邓力文 郝天奇 刘晗 
陕西省自然科学基础研究计划项目资助(2021JM393)。
针对传统电能质量扰动(power quality disturbances,PQDs)识别中特征提取有冗余,识别精度不高等问题,提出了一种基于改进麻雀搜索算法(improved sparrow search algorithm,ISSA)优化特征选择和极致梯度提升(eXtreme gradient boosting,X...
关键词：电能质量 扰动识别 XGBoost 麻雀搜索算法 
基于2D-ResNet的船舶电力系统电能质量扰动识别被引量：7
《电力系统保护与控制》2022年第10期94-103,共10页宋铁维 施伟锋 毕宗 谢嘉令 
上海市科技计划项目资助(20040501200)。
为实现船舶电力系统电能质量扰动准确识别,结合深度学习提出基于二维残差网络(2D-ResNet)的电能质量扰动识别方法。首先将电能质量一维时间序列通过距离矩阵转化为二维平面图,随后将图像送入所提二维残差网络中提取特征。最终输出特征...
关键词：船舶电力系统 电能质量 二维残差网络 扰动识别 单标签分类 多标签分类 
基于循环神经网络的电能质量扰动识别被引量：22
《电力系统保护与控制》2020年第18期88-94,共7页武昭旭 杨岸 祝龙记 
国家自然科学基金-山西煤基低碳联合基金(U1610120)。
针对电能质量扰动信号识别算法复杂、识别率低等问题,提出一种将长短时记忆神经网络应用于电能质量扰动信号识别分类的新方法。首先在Tensorflow中搭建长短时记忆神经网络,建立电能质量扰动信号分类模型。其次利用分类模型对电能质量扰...
关键词：递归图 循环神经网络 LSTM 电能质量扰动信号 分类 
基于分段改进S变换的复合电能质量扰动识别被引量：42
《电力系统保护与控制》2019年第9期64-71,共8页杨剑锋 姜爽 石戈戈 
国家自然科学基金项目(61863023);国网甘肃省电力公司科技项目(SGGSKY00DJJS1800118)~~
针对存在多种单一电能质量扰动的复合扰动分类识别问题,提出了一种基于分段改进S变换和RBF神经网络相结合的复合电能质量扰动识别新方法。首先对离散S变换进行了分段改进,将时域分辨率和频域分辨率进行分段处理,通过分析改进S变换得到...
关键词：复合扰动 分段改进S变换 时频特性 RBF神经网络 特征提取 
基于优化DDAGSVM多类分类策略的电能质量扰动识别被引量：10
《电力系统保护与控制》2018年第5期82-88,共7页任子晖 王琦 
江苏省重点研发计划项目(BE2016046);江苏省煤矿电气与自动化工程实验室建设项目(2014KJZX05)
针对电能质量扰动类型多样且识别率不高的问题,该研究的目的是如何将多类分类问题应用于支持向量机。首先通过S变换和FFT变换提取扰动信号特征量进行模型训练。其次将广义KKT判定条件与样本空间分布序列相结合引入类间识别度,将类间识...
关键词：支持向量机 决策导向非循环图 类间识别度 广义KKT条件 空间分布序列 
基于广义S变换与PSO-PNN的电能质量扰动识别被引量：30
《电力系统保护与控制》2016年第15期10-17,共8页覃星福 龚仁喜 
国家自然科学基金项目(61561007)~~
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...
关键词：电力系统 电能质量 广义S变换 PSO-PNN 分类识别 
基于STFT变换和DAGSVMs的电能质量扰动识别被引量：24
《电力系统保护与控制》2011年第1期83-86,103,共5页覃思师 刘前进 
提出了一种基于短时傅里叶变换和DAG(Directed Acyclic Graph)支持向量机的电能质量扰动检测和识别方法。将扰动信号通过Blackman窗短时傅里叶变换,得出时域最大幅值向量,然后把它作为特征向量输入到DAG支持向量机来实现电能质量扰动类...
关键词：短时傅里叶变换 Blackman窗 特征提取 支持向量机 DAG 
基于多域特征提取和自适应神经-模糊推理系统的电能质量扰动识别被引量：6
《电力系统保护与控制》2010年第24期6-13,共8页张明 李开成 胡益胜 
国家自然科学基金项目(51077058)~~
基于多域特征提取(multi-domain feature extraction)和自适应神经-模糊推理系统(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference system,ANFIS)提出了电能质量扰动类型识别的一种新方法。基于波形包络阈值线对扰动进行检测;在时域、频域和小波域进行...
关键词：电能质量 多域特征提取 自适应神经-模糊推理系统 BP神经网络 最小二乘支持向量机 
多类分类SVM在电能质量扰动识别中的应用被引量：17
《电力系统保护与控制》2010年第13期74-78,共5页陈春玲 许童羽 郑伟 姜凤利 郭丹 
辽宁省教育厅高校科研A类项目(2008635)
结合傅里叶变换良好的幅频特性、小波变换良好的时频特性和支持向量机优秀的统计学习能力,采用多类分类支持向量机进行电能质量扰动的分类识别。对电压骤升、电压骤降、电压中断、谐波、电压波动、暂态振荡、瞬时脉冲、频率偏差等八种...
关键词：电能质量 扰动识别 支持向量机 多类分类 
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