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基于DWT-PCA-LIBSVM的電能質(zhì)量擾動(dòng)分類方法

來源：電工電氣發(fā)布時(shí)間：2023-04-01 08:01 瀏覽次數(shù)：563

基于DWT-PCA-LIBSVM的電能質(zhì)量擾動(dòng)分類方法

李家俊¹，吳建軍¹，陳武²，鐘建偉²

(1 國(guó)網(wǎng)湖北省電力有限公司恩施供電公司，湖北恩施 445000；

2 湖北民族大學(xué) 智能科學(xué)與工程學(xué)院，湖北恩施 445000)

摘要：針對(duì)傳統(tǒng)電能質(zhì)量擾動(dòng)分類方法中特征混疊和分類精確度低等問題，提出一種基于 DWTPCA-LIBSVM 的擾動(dòng)分類方法。對(duì)于常見的 9 種電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)，利用離散小波變換 (DWT) 提取不同擾動(dòng)信號(hào)的特征向量，并將其按比例劃分成訓(xùn)練集和測(cè)試集；采用主成分分析 (PCA) 方法將訓(xùn)練集和測(cè)試集數(shù)據(jù)降維處理；基于 LIBSVM 工具箱構(gòu)建電能質(zhì)量擾動(dòng)分類模型進(jìn)行分類識(shí)別。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：該方法能有效識(shí)別典型的 9 種電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)(包括兩種復(fù)合擾動(dòng))，驗(yàn)證了該方法對(duì)電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)分類的有效性。

關(guān)鍵詞： 電能質(zhì)量；離散小波變換；主成分分析；支持向量機(jī)

中圖分類號(hào)：TM60 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-3175(2023)03-0020-05

Power Quality Disturbance Classification Based on DWT-PCA-LIBSVM

LI Jia-jun¹, WU Jian-jun¹, CHEN Wu², ZHONG Jian-wei²

（1 Enshi Power Supply Company, State Grid Hubei Electric Power Co., Ltd, Enshi 445000, China;

2 College of Intelligent Systems Science and Engineering, Hubei Minzu University, Enshi 445000, China）

Abstract: The traditional power quality disturbance classification has disadvantages of overlapping characteristics and low classification accuracy, so a new disturbance classification method based on DWT-PCA-LIBSVM is proposed. The paper adopts Discrete Wavelet Transform (DWT) to extract feature vectors of nine common power quality disturbance signals, and divides them into training sets and testing sets in proportion. Then, Principal Component Analysis (PCA) is used to reduce data dimension of training sets and testing sets, and power quality disturbance classification model is built to classify and recognize signals based on LIBSVM toolbox. The simulation results show that this method can efficiently identify nine typical power quality disturbance signals (including two composite disturbances), and verify its effectiveness of classification.

Key words: power quality; discrete wavelet transform; principal component analysis; support vector machine

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