基于广义S变换与PSO-PNN的电能质量扰动识别

• 作者: 覃星福 龚仁喜
• 来源期刊: 电力系统保护与控制
• 关键词: 电力系统 电能质量 广义S变换 PSO-PNN 分类识别
• 年，卷（期）: 2016,（15）
• 所属期刊栏目: 理论分析
• 页码范围: 10-17
• 页数: 8页
• 字数: 5056字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7667/PSPC151524

摘要

为了克服从电网电能质量监测系统的大数据中自动识别出电能质量扰动的困难,提出了一种基于广义S变换与PSO-PNN的电能质量扰动识别新方法.该方法利用了广义S变换能兼顾时频分辨率的特点,首先使用广义S变换分析扰动信号的时频特性,接着从广义S变换模矩阵中提取出扰动信号的时频特征量,然后用PSO-PNN分类器对扰动信号进行分类识别.PSO算法的使用克服了PNN的平滑因子没有确定选取方法的缺陷,使分类器性能大大提升.仿真实验结果表明,该方法能够对常见的6种电能质量扰动进行高效的分类识别,分类正确率高,对噪声不敏感,具有良好的应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	龚仁喜	广西大学电气工程学院	89	835	17.0	25.0
2	覃星福	广西大学电气工程学院	1	24	1.0	1.0