【摘 要】
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提出了小波能量差分布和支持向量机（Support Vector Machine,SVM）相结合的电能质量扰动（Power Quality Distur-bance,PQD）识别方法。该方法用小波变换对PQD信号进行分析,提取信号
【基金项目】
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安徽省优秀青年人才基金项目（No.2010SQRL049）.
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提出了小波能量差分布和支持向量机（Support Vector Machine,SVM）相结合的电能质量扰动（Power Quality Distur-bance,PQD）识别方法。该方法用小波变换对PQD信号进行分析,提取信号各层暂态能量与标准信号的能量之差和扰动持续时间为特征向量,组成训练样本和测试样本;使用基于邻域粗糙集模型对训练样本集进行预处理,剔除噪声和异常样本;使用具有二元树结构的SVM对PQD样本进行训练,实现PQD的识别。测试结果表明,该方法可以实现7种PQD的识别,准确率高（平均可达97
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