基于PSO-SVM的直流配电网电能质量扰动辨识

论文摘要

直流配电网是未来配电系统发展趋势,为更好地针对性治理改善直流电能质量问题,推动直流配用电技术的发展,需要提出一种适用于直流电能质量扰动特征的辨识方法。文中剖析了直流配电网中4类电能质量问题的形成机理和扰动特征,并针对各类问题的特点提出了5种特征指标,以此作为辨识直流电能质量问题的特征要素。采用k-means聚类分析的方法对所提特征集的类内聚集性和类间分离性进行了验证。最后利用PSO-SVM分类器实现了直流电能质量事件的准确辨识,仿真算例验证了所提方法的准确性与有效性。

论文目录

• 0 引言
• 1 直流电能质量问题分析
•   1.1 直流电能质量问题数学描述
•     1.1.1 直流电压偏差
•     1.1.2 直流电压波动
•     1.1.3 直流电压纹波
•     1.1.4 直流电压暂降
•       （1） 线路故障暂降。
•       （2） 动态电压暂降。
•   1.2 辨识特征提取
•     1.2.1 最低幅值
•     1.2.2 小波系数模极大值数目
•     1.2.3 直流畸变系数
•     1.2.4 波形标准差
•     1.2.5 波形峭度
•   1.3 特征合理性分析
• 2 基于PSO优化的SVM分类器设计
•   2.1 多分类SVM算法
•   2.2 PSO-SVM分类模型
• 3 算例分析
•   3.1 k-means特征分析
•   3.2 PSO-SVM扰动辨识
• 4 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 吴建章,沙浩源,张宸宇,叶昱媛,佘昌佳,郑建勇

关键词: 直流配电网,电能质量,聚类评估,粒子群优化,支持向量机

来源: 电力工程技术 2019年04期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 电力工业

单位: 东南大学电气工程学院,国网江苏省电力有限公司电力科学研究院

基金: 国家电网有限公司总部科技项目(52199918000C)

分类号: TM721.1

页码: 18-25

总页数: 8

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