【摘 要】
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针对电能质量扰动信号的准确分类识别问题,提出一种基于案例推理（CBR）和支持向量机（SVM）的电能质量扰动分类方法.首先通过原子分解法对电能质量扰动信号进行分解,提取特征向量,并
【机 构】
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兰州理工大学电气工程与信息工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(51267012,51467009);甘肃省科技支撑工业计划项目(1504GKCA033);甘肃省自然科学基金(1308RJZA245)
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针对电能质量扰动信号的准确分类识别问题,提出一种基于案例推理（CBR）和支持向量机（SVM）的电能质量扰动分类方法.首先通过原子分解法对电能质量扰动信号进行分解,提取特征向量,并以此建立电能质量扰动信号案例库;在进行分类时借助SVM-KNN算法对案例库进行检索,找出最相似源案例;通过修改或重用最相似案例的结果来确定扰动信号分类结果.算例表明该方法构造的分类器结合了案例推理和支持向量机在模式分类中各自的优点,结构简单,训练样本少,识别准确率高,分类速度快,能够有效地识别常见的6种电能质量扰动.
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