钱少锋,姚海燕,郭强,缪宇峰,李鹏程,吕廷杰.基于ITD分解和孪生支持向量机的电能质量扰动识别方法研究[J].电工技术,2023(13):21-26
基于ITD分解和孪生支持向量机的电能质量扰动识别方法研究
  
DOI：10.19768/j.cnki.dgjs.2023.13.006
中文关键词:  电能质量扰动  固有时间尺度分解  孪生支持向量机  熵和超熵  模糊熵  能量熵
英文关键词:
基金项目:
作者单位
钱少锋 国网浙江省电力有限公司杭州市余杭区供电公司 
姚海燕 国网浙江省电力有限公司杭州市余杭区供电公司 
郭强 杭州电力设备制造有限公司余杭群力成套电气制造分公司 
缪宇峰 杭州电力设备制造有限公司余杭群力成套电气制造分公司 
李鹏程 国网浙江省电力有限公司杭州市余杭区供电公司 
吕廷杰 东北电力大学 
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中文摘要:
      电能质量扰动信号的识别与分类是电能质量分析、评估和治理的基础和关键。针对电能质量扰动信号种类复杂、识别速度慢且准确率低等问题，提出一种基于ITD分解和孪生支持向量机的电能质量扰动识别方法。首先，对电能质量扰动信号做ITD分解，得到一系列固有旋转分量(PRC)，并通过云模型的熵和超熵筛选出有效的PRC分量，减少特征冗余；其次，计算有效的PRC分量的模糊熵和能量熵，并根据模糊熵和能量熵求得混合特征矩阵；最后，基于混合特征采用麻雀优化的孪生支持向量机对扰动信号进行分类。仿真分析结果表明，该方法能识别多种电能质量扰动信号，且提高了对单一电能质量的识别准确率，进而为电能质量的分析、评估和治理提供辅助决策，以进一步提高供电质量。
英文摘要:
      
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