基于粒子群优化SVM的电能质量复合扰动分类的研究

• 作者: 余健明 胡坤
• 来源期刊: 西安理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 暂态电能质量复合扰动 分类 希尔伯特-黄变换 支持向量机 粒子群优化算法
• 年，卷（期）: 2012,（3）
• 页码范围: 352-355
• 分类号: TM712
• 字数: 3462字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-4710.2012.03.020

摘要

针对暂态电能质量复合扰动的问题,提出了基于希尔伯特-黄变换和粒子群优化多分类支持向量机的暂态电能质量复合扰动检测分类的方法.利用希尔伯特-黄变换提取分类所需的特征向量作为训练数据输入粒子群参数优化的支持向量机,实现了对多种复合的暂态电能质量扰动问题分类.从仿真结果可以看出,该方法可以对常见的复合暂态电能质量扰动信号进行检测和分类,且结果精确.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	余健明	西安理工大学自动化与信息工程学院	67	1955	24.0	43.0
2	胡坤	西安理工大学自动化与信息工程学院	1	7	1.0	1.0