基于GWO-SVM的电压暂降扰动源识别

• 作者: 张闯 朱江 李忠诚 李静 王丹 赵洛印
• 来源期刊: 电测与仪表
• 学科: 工学
• 关键词: 电压暂降 S变换 时-频分析 GWO-SVM 扰动识别
• 年，卷（期）: 2019,（23）
• 所属期刊栏目: 智能电网
• 页码范围: 76-85
• 页数: 10页
• 分类号: TM714
• 字数: 5860字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19753/j.issn1001-1390.2019.023.012

摘要

针对电压暂降扰动事件发生频繁、扰动种类多样,难以有效识别扰动源的实际情况,结合电压暂降扰动信号的时-频特性、灰狼优化算法(GWO)和支持向量机(SVM)分类模型,提出了一种电压暂降扰动源识别新方法.通过S变换对电压暂降扰动信号进行多分辨率时-频分析,从S变换结果矩阵中提取出信号的特征曲线,建立6类电压暂降混合扰动信号的8个特征量.构建GWO-SVM一对余(OVR)分类器,以提取出的特征量作为输入,对扰动源进行分类识别.基于MATLAB/Simulink构建电压暂降模型,经仿真验证分析,该方法可以有效识别电压暂降扰动源,也为电压暂降扰动治理提供必要的技术支撑.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王丹	国网辽宁省电力有限公司计量中心	11	6	2.0	2.0
2	张闯		6	2	1.0	1.0
3	李忠诚	国网辽宁省电力有限公司计量中心	4	3	1.0	1.0
4	李静		3	6	1.0	2.0
5	赵洛印		2	0	0.0	0.0
6	朱江		1	0	0.0	0.0