一种基于鸟群算法与SVM的电能质量扰动源判断方法

摘要

本发明提供了一种基于鸟群算法与SVM的电能质量扰动源判断方法，先采集系统中各负荷电流数据、公共节点电压数据，依据皮尔逊相关系数模型计算各负荷电流和公共节点电压波形的相关系数，建立非线性负荷与线性负荷辨别评价指标；依据功率增量模型，计算同一时段各负荷支路的功率增量序列及功率增量平均值，通过比较功率增量平均值建立动态负荷及静态负荷辨别评价指标；依据谐波责任指标模型，建立不同谐波责任下电能质量责任评价指标；建立分析支持向量机函数模型，并代入鸟群算法，输出最佳位置，求解最优函数，识别出配电网中电能质量扰动源。本发明能够为划分和评估各谐波源或闪变源责任提供重要前提条件，为用户侧电能质量治理工作提供技术保障。