一种配电网运行状态智能识别方法

• 作者: 蔡茂
• 来源期刊: 湖南电力
• 学科: 工学
• 关键词: 配电网 智能分类识别 SVM 小波包时间熵
• 年，卷（期）: 2015,（2）
• 所属期刊栏目: 研究与试验
• 页码范围: 21-24
• 页数: 4页
• 分类号: TM72
• 字数: 3788字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1008-0198.2015.02.006

摘要

文中提出了一种基于小波包时间熵与支持向量机( SVM )的配电网运行状态智能识别方法。仿真结果表明，该配电网运行状态智能分类识别方法中选取的小波包时间熵特征量维数相对较低，抗干扰能力强，分类识别所需训练样本少，分类速度快，识别准确率高，可较好应用于配电网运行状态的在线智能识别。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡茂		2	0	0.0	0.0