【摘 要】
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主动配电网获得的海量电能质量数据需要进行高效、低损压缩,以降低通信与存储压力。电能质量信号可通过周期间相似性测度进行高效压缩,但易受噪声干扰。为提高测度压缩方法在
【机 构】
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东北电力大学电气工程学院,哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院,国网吉林省电力有限公司吉林供电公司
【基金项目】
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国家自然科学基金(51307020);吉林省科技发展计划(20150520114JH)资助项目
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主动配电网获得的海量电能质量数据需要进行高效、低损压缩,以降低通信与存储压力。电能质量信号可通过周期间相似性测度进行高效压缩,但易受噪声干扰。为提高测度压缩方法在配电网内抗噪能力,提出基于单类支持向量机(OCSVM)与归一化距离测度的电能质量信号压缩方法。首先,通过仿真,获取高噪声环境下故障样本,训练以1/4周期信号归一化距离测度和信号信噪比为输入的OCSVM,并改进OCSVM的误差限v和径向基函数(RBF)核函数宽度参数c,以提高扰动检测能力;之后通过噪声估计方法,估计待压缩的信号信噪比。如信号信噪比较
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