暫態(tài)電能質(zhì)量復(fù)合擾動分類識別與諧波源定位的研究.pdf

1、本文基于對暫態(tài)電能質(zhì)量的復(fù)合擾動的信號特點(diǎn)進(jìn)行了研究，采用希爾伯特－黃變換的數(shù)學(xué)方法完成對復(fù)合電能質(zhì)量擾動的特征量的提取，采集了電能質(zhì)量復(fù)合擾動的特征量數(shù)據(jù)。在此基礎(chǔ)上，利用支持向量機(jī)分類原理對復(fù)合擾動的擾動類型進(jìn)行自動識別分類。鑒于支持向量機(jī)的參數(shù)選擇對分類效果影響較大，將網(wǎng)格搜索法和粒子群優(yōu)化算法應(yīng)用于其參數(shù)的優(yōu)化，并且比較了兩種方法優(yōu)化后的分類效果，得出了在暫態(tài)電能質(zhì)量擾動類型自動分類方面粒子群算法優(yōu)化的支持向量機(jī)分類方法有優(yōu)秀的

2、分類識別度和較短的分類響應(yīng)時間。
　　 鑒于治理電能質(zhì)量擾動源是預(yù)防電能質(zhì)量問題的關(guān)鍵，所以擾動源位置的搜尋也是需要研究的問題之一。以電網(wǎng)諧波擾動源入手對電網(wǎng)用戶側(cè)擾動源的位置定位進(jìn)行了進(jìn)一步的研究?；谥C波導(dǎo)納陣?yán)秒娋W(wǎng)不同節(jié)點(diǎn)對諧波源的靈敏度不同的特點(diǎn)，以此作為電網(wǎng)的電壓監(jiān)測點(diǎn)位置確定的主要依據(jù)。把監(jiān)測點(diǎn)采集的數(shù)據(jù)輸入支持向量機(jī)，通過學(xué)習(xí)形成諧波源的定位模型，可以較為準(zhǔn)確的完成對電網(wǎng)諧波源位置的確定。
　　 本文以m