基于PCA降维和优化核参数SVM的电能质量扰动分类

刘刚; 李凡光

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基于PCA降维和优化核参数SVM的电能质量扰动分类

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首先对采样信号用db4小波进行10层的多分辨分解,提取扰动信号各层能量与标准信号的能量差作为特征向量;然后用PCA对特征向量进行降维,取3维数据作为分类的特征向量,并将训练集采用交叉验证的方法自适应选择最优参数,并构造训练集模型;最后将测试集数据代入训练集模型进行分类测试.测试结果表明,在PCA降维后可以实现扰动的分类:分辨率高;抗噪能力强;适用于电能质量扰动的分类.

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来源
《上海电力大学学报》 |2013年第2期|163-168|共6页
作者
刘刚; 李凡光;
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作者单位

上海电力学院自动化工程学院;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类负荷分析;电力系统遥远测量;
关键词
电能质量; 小波能量差; 主成分分析; 支持向量机; 自适应;

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