吉林省教育厅“十二五”科学技术研究项目([2011]262)
- 作品数：2 被引量：94H指数：2
- 相关作者：黄南天刘晓胜徐殿国林琳更多>>
- 相关机构：哈尔滨工业大学吉林化工学院更多>>
- 发文基金：吉林省教育厅“十二五”科学技术研究项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：电气工程更多>>
- 基于S变换与SVM的电能质量复合扰动识别被引量：81
- 2011年
- 针对电能质量复合扰动识别困难的问题,提出了一种基于S变换与支持向量机(SVM)的电能质量复合扰动分类识别方法。首先对电能质量信号进行S变换,针对变换结果在不同频率范围内提取原始信号特征。然后采用统计方法进行特征选择,确定最优的两种特征构成特征向量,作为SVM的训练样本。最后将分类器应用于电能质量扰动识别。该模型通过特征选择,不仅降低了特征计算量,而且节省了分类器的训练、分类时间。仿真实验表明该模型能够精确识别包括两种复合扰动在内的8种电能质量扰动信号。
- 黄南天徐殿国刘晓胜
- 关键词：电能质量扰动扰动识别S变换支持向量机
- 基于模式相似性测度的电能质量数据压缩方法被引量：13
- 2011年
- 针对电能质量信号中单次电能质量事件内各个周期信号相同的特点,设计一种基于模式相似性测度的电能质量信号压缩方法。首先,建立6种典型电能质量信号的数学模型,生成仿真信号进行实验,选择适合电能质量信号畸变检测的相似性测度。在判定新电能质量事件发生后,记录发生畸变的相邻两个周期的电能质量信号,并使用其中第2个周期的信号代替该次电能质量事件中的其他周期波形,从而达到压缩信号的目的。新方法可以对电能质量信号进行非降采样率的全时数据压缩。与小波等压缩方法比较,新方法的压缩与重构过程计算简单、对硬件要求低,同时避免了压缩过程中高频信号成分特征的丢失。仿真实验表明,新方法失真度低、计算时间短、压缩比高,能够满足电能质量数据压缩与分析的需要。
- 黄南天徐殿国刘晓胜林琳
- 关键词：电能质量数据压缩
