一种基于SVM的负载识别算法

• 作者: 张冬松 马琪
• 来源期刊: 电子科技
• 学科: 工学
• 关键词: 支持向量机 遗传算法 负载识别
• 年，卷（期）: 2017,（8）
• 所属期刊栏目: 协议·算法与仿真
• 页码范围: 59-62
• 页数: 4页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 3149字
• 语种: 中文
• DOI: 10.16180/j.cnki.issn1007-7820.2017.08.016

摘要

负载识别技术能够自动识别出电网中正在使用的负载类型.文中提出一种基于支持向量机SVM的负载类型识别算法,由于SVM只支持二分类,算法采用了One-Against-One组合多个SVM的方法来构建多分类器进行负载识别.通过提取特征量并进行归一化预处理构建训练集来训练SVM多分类器,运用遗传算法对SVM参数进行寻优,寻找识别准确率最高的参数组合.测试结果表明,该SVM多分类器的识别效果较好.