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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基于自适应不完全S变换与LOO-KELM算法的复合电能质量扰动识别被引量：12
《电力自动化设备》2022年第1期199-205,共7页伊慧娟 高云鹏 朱彦卿 黄瑞 黄纯 
国家自然科学基金资助项目(51777061);长沙市重点研发计划项目(kq1901029);国家重点实验室开放基金研究项目(BGRIMM-KZSKL-2020-09)。
针对电能质量复合扰动识别中特征提取效率低、分类器识别能力与学习速度无法同步提高的问题,提出一种基于自适应窗不完全S变换与留一交叉验证优化的核极限学习机(LOO-KELM)算法的复合电能质量扰动识别方法。首先根据选定的主频率点自适...
关键词：电能质量 复合扰动识别 自适应窗不完全S变换 核极限学习机 留一交叉验证 
基于聚类改进S变换与直接支持向量机的电能质量扰动识别被引量：32
《电力自动化设备》2015年第7期50-58,73,共10页徐志超 杨玲君 李晓明 
国家自然科学基金资助项目(51277134);江苏省基础研究计划(自然科学基金)资助项目(BK2011347)~~
针对电能质量扰动信号的识别问题,提出基于聚类改进S变换与直接支持向量机(SVM)的电能质量扰动识别方法。提出聚类改进S变换方法,该方法结合电能质量扰动信号的特点,可同时对基频的时域分辨率及高频的频域分辨率进行最优化处理,保证特...
关键词：电能质量 扰动识别 聚类改进S变换 直接支持向量机 支持向量机 
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