S变换模矩阵和最小二乘SVM在雷电及操作过电压识别中的应用

• 作者: 司马文霞 戴斌 李欣 杜林
• 来源期刊: 电力自动化设备
• 学科: 工学
• 关键词: S变换模矩阵 奇异值分解 最小二乘支持向量机 雷过电压 操作过电压 过电压识别
• 年，卷（期）: 2012,（8）
• 所属期刊栏目: 分析与研究
• 页码范围: 35-40
• 分类号: TM863|TM864
• 字数: 5299字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-6047.2012.08.006

摘要

提出一种基于S变换模矩阵和最小二乘支持向量机(SVM)的雷电及操作过电压识别方法.通过对零序过电压信号的S变换模矩阵进行奇异值分解,将过电压信号的特征信息分解到不同的时频特征子空间,提取奇异值的5类统计特征参量作为过电压识别的特征向量,并将其输入最小二乘SVM分类器,实现雷电及操作过电压的类型识别.过电压实测数据表明:所提特征方法的特征量维数低,抗干扰能力强；采用的识别方法训练次数少,识别率高,可较好地应用于雷电及操作过电压的识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	司马文霞	重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室	145	4616	41.0	59.0
2	杜林	重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室	94	2866	32.0	49.0
3	李欣	重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室	18	183	8.0	13.0
4	戴斌		3	54	2.0	3.0