【摘 要】
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为了更为有效地改善电能质量,必须对电力系统中各种扰动暂态信号进行分类识别,而扰动暂态特征量的提取又为扰动暂态信号正确识别提供了分类依据.结合加性高斯噪声的高阶累积
【机 构】
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重庆大学电气工程学院,输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室,重庆市,400044
【出 处】
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重庆市电机工程学会2008年学术会议
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为了更为有效地改善电能质量,必须对电力系统中各种扰动暂态信号进行分类识别,而扰动暂态特征量的提取又为扰动暂态信号正确识别提供了分类依据.结合加性高斯噪声的高阶累积量恒为零的特性,提出一种基于高阶累积量的扰动暂态信号特征提取方法,通过计算三阶、四阶中心累积量的最大值、最小值作为暂态信号的特征向量,从而有效地从含噪声的暂态信号中提取出刻画暂态特征的信息;结合支持向量机是专门针对小样本情况下的分类工具,避免了训练样本不足引起较大的分类误差,保证了识别效率.经实际扰动暂态电压信号分析,验证了此方法的准确性和高效性.
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