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Automated Classification of Power-Quality Disturbances Using SVM and RBF Networks

机译:使用SVM和RBF网络自动分类电力质量扰动

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摘要

The authors propose a new method of power quality classification using SVM (Support Vector Machine) neural networks. Classifier based on RBF networks (Radial Basis Function) was in parallel applied to enable proper performance comparison. Both, RBF and SVM networks are introduced and considered an appropriate tool for classification problems. Space phasor is used for feature extraction from three-phase signals, to build distinguished patterns for classifiers. In order to create training and testing vectors different disturbance classes were simulated (e.g. sags, voltage fluctuations, transients) in Matlab. Finally, the investigation results of the novel approach are shown and interpreted.
机译:作者提出了一种使用SVM(支持向量机)神经网络的电能质量分类方法。基于RBF网络的分类器(径向基函数)并行应用以实现正确的性能比较。介绍了RBF和SVM网络,并被视为适当的分类问题工具。空间相位器用于从三相信号提取的特征提取,以构建分类器的可见模式。为了创建培训和测试向量,模拟不同的干扰类(例如,Matlab中的凹陷,电压波动,瞬态)。最后,显示和解释了新方法的调查结果。

著录项

  • 作者

    P. Janik; T. Lobos;

  • 作者单位
  • 年度 2006
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 eng
  • 中图分类

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