基于多标签Rank-WSVM的复合电能质量扰动分类

• 作者: 刘志刚 张巧革 张杨 朱玲
• 来源期刊: 中国电机工程学报
• 学科: 工学
• 关键词: 电能质量 复合扰动 多标签分类 排位小波支持向量机
• 年，卷（期）: 2013,（28）
• 所属期刊栏目: 电力系统运行与规划
• 页码范围: 114-120
• 页数: 7页
• 分类号: TM71
• 字数: 5188字
• 语种: 中文

摘要

该文提出一种多标签排位小波支持向量机(rank wavelet support vector machine，Rank-WSVM)，并将其应用于电能质量复合扰动分类中。Rank-WSVM将小波技术与多标签排位支持向量机(Rank-SVM)结合，利用小波的优良特性提高分类器的整体性能。首先，对电能质量扰动信号进行离散小波分解，计算 Tsallis 小波熵作为特征向量；然后利用所提出的 Rank-WSVM 多标签分类器进行分类。仿真结果表明，在不同噪声条件下，该方法有效改善了Rank-SVM的分类性能，可有效识别电压暂降、电压暂升、电压短时中断、脉冲暂态、振荡暂态、谐波和闪变等电能质量扰动及其组合而成的复合扰动。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘志刚	西南交通大学电气工程学院	198	3421	30.0	45.0
2	张杨	西南交通大学电气工程学院	33	367	9.0	19.0
3	朱玲	西南交通大学电气工程学院	8	97	4.0	8.0
4	张巧革	西南交通大学电气工程学院	6	123	6.0	6.0