基于PSO-SVM的直流配电网电能质量扰动辨识

• 作者: 佘昌佳 叶昱媛 吴建章 张宸宇 沙浩源 郑建勇
• 来源期刊: 电力工程技术
• 学科: 工学
• 关键词: 直流配电网 电能质量 k-means聚类评估 粒子群优化 支持向量机
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 交直流混合主动配电网规划与运行关键技术专题
• 页码范围: 18-25
• 页数: 8页
• 分类号: TM714
• 字数: 4432字
• 语种: 中文
• DOI: 10.12158/j.2096-3203.2019.04.003

摘要

直流配电网是未来配电系统发展趋势,为更好地针对性治理改善直流电能质量问题,推动直流配用电技术的发展,需要提出一种适用于直流电能质量扰动特征的辨识方法.文中剖析了直流配电网中4类电能质量问题的形成机理和扰动特征,并针对各类问题的特点提出了5种特征指标,以此作为辨识直流电能质量问题的特征要素.采用k-means聚类分析的方法对所提特征集的类内聚集性和类间分离性进行了验证.最后利用PSO-SVM分类器实现了直流电能质量事件的准确辨识,仿真算例验证了所提方法的准确性与有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郑建勇	东南大学电气工程学院	272	4359	35.0	50.0
2	张宸宇	国网江苏省电力有限公司电力科学研究院	35	108	6.0	9.0
3	沙浩源	东南大学电气工程学院	9	31	3.0	5.0
4	叶昱媛	东南大学电气工程学院	4	11	2.0	3.0
5	吴建章	东南大学电气工程学院	3	3	1.0	1.0
6	佘昌佳	东南大学电气工程学院	1	2	1.0	1.0