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基于SVM机器学习算法的电能质量扰动分类与评估
被引量：
3
1
作者
万新强
王洪寅
《电工技术》
2021年第2期96-99,共4页
目前大多数电能质量扰动分类方法都是基于对扰动数学表达式的分析,分析结果不能反映电力系统参数,如果电力系统有任何变化,结果也不能说明变化的好坏。对此提出了一种基于SVM机器学习算法的电能质量扰动分类评估方法。该算法应用机器学...
目前大多数电能质量扰动分类方法都是基于对扰动数学表达式的分析,分析结果不能反映电力系统参数,如果电力系统有任何变化,结果也不能说明变化的好坏。对此提出了一种基于SVM机器学习算法的电能质量扰动分类评估方法。该算法应用机器学习算法SVM支持向量机对基于时域特性分析的扰动分类方法 (TDCA法)提取的扰动特征量进行分类,在建立的IEEE 9节点标准模型中模拟所有常见的单一和复杂的电力系统干扰。这些干扰都是用TDCA法精确分类和评估的。仿真结果表明,该方法也可用于基于电力系统参数的电力扰动分类,并可以反映系统的参数,对后续系统参数调整具有很大的参考意义。
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关键词
电力系统参数分析
电能质量扰动分类
扰动参数评估
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职称材料
题名
基于SVM机器学习算法的电能质量扰动分类与评估
被引量：
3
1
作者
万新强
王洪寅
机构
国网江苏省电力有限公司宿迁供电公司
出处
《电工技术》
2021年第2期96-99,共4页
基金
省级国网江苏省电力公司科技项目“基于谐波趋势相关分析法的谐波溯源系统研究与开发”(编号J2018112-1)。
文摘
目前大多数电能质量扰动分类方法都是基于对扰动数学表达式的分析,分析结果不能反映电力系统参数,如果电力系统有任何变化,结果也不能说明变化的好坏。对此提出了一种基于SVM机器学习算法的电能质量扰动分类评估方法。该算法应用机器学习算法SVM支持向量机对基于时域特性分析的扰动分类方法 (TDCA法)提取的扰动特征量进行分类,在建立的IEEE 9节点标准模型中模拟所有常见的单一和复杂的电力系统干扰。这些干扰都是用TDCA法精确分类和评估的。仿真结果表明,该方法也可用于基于电力系统参数的电力扰动分类,并可以反映系统的参数,对后续系统参数调整具有很大的参考意义。
关键词
电力系统参数分析
电能质量扰动分类
扰动参数评估
Keywords
power
system
parameter
analysis
power
quality
disturbance
classification
disturbance
parameter
evaluation
分类号
TM76 [电气工程—电力系统及自动化]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于SVM机器学习算法的电能质量扰动分类与评估
万新强
王洪寅
《电工技术》
2021
3
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参考文献
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