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结合小波分析和改进型DTW距离的配电网电压暂降源辨识方法 被引量:37
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作者 储佳伟 袁晓冬 +3 位作者 陈兵 王旭冲 邱海峰 顾伟 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2018年第2期637-643,共7页
该文提出了一种结合小波分析和改进型动态时间规整(dynamic time warping,DTW)距离的配电网电压暂降源辨识方法。首先分析各类电压暂降源及其经不同类型变压器传递后的相应电压波形特征,并根据其隶属关系通过波形数据挖掘和序列相似... 该文提出了一种结合小波分析和改进型动态时间规整(dynamic time warping,DTW)距离的配电网电压暂降源辨识方法。首先分析各类电压暂降源及其经不同类型变压器传递后的相应电压波形特征,并根据其隶属关系通过波形数据挖掘和序列相似匹配构建完备的波形数据库。通过小波变换对实测电压暂降波形进行多尺度分解实现时间数据的降维,同时给出波形库序列的DTW边限距离及其在小波变换域的查询计算方法,实现电压暂降源的快速识别。基于实际的电力园区网架结构搭建仿真模型进行验证,结果表明,所述方法能迅速而准确地辨识各类电压暂降源,为电压暂降的有效监测和快速治理提供有力的参考。 展开更多
关键词 暂降源辨识 小波变换 数据降维 动态时间规整 边限距离
原文传递
基于EMD和IABC-SVM算法的复合电压暂降源辨识方法 被引量:19
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作者 陈晓华 吴杰康 +5 位作者 陈盛语 王志平 蔡锦健 杨国荣 许海文 彭宇文 《广东电力》 2022年第2期11-18,共8页
针对配电网中线路短路故障、大型感应电动机启动以及变压器投切等单一电压暂降源和由单一电压暂降源组合而成的复合电压暂降源导致的电压暂降现象,在MATLAB/Simulink中搭建改进的IEEE33节点配电网系统模型进行仿真分析和验证,提出一种... 针对配电网中线路短路故障、大型感应电动机启动以及变压器投切等单一电压暂降源和由单一电压暂降源组合而成的复合电压暂降源导致的电压暂降现象,在MATLAB/Simulink中搭建改进的IEEE33节点配电网系统模型进行仿真分析和验证,提出一种先对电压暂降信号进行经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD),得到一系列固有模态函数(intrinsic mode function,IMF)分量,然后分别计算三相电压的各相电压前3阶IMF的能量熵和样本熵,可得到各相电压的特征向量,最后把它们组合起来作为一组特征向量的方法。针对支持向量机(support vector machine,SVM)的惩罚因子和核函数参数在寻优过程中容易陷入局部最优解的问题,提出一种改进的人工蜂群(improved artificial bee colony,IABC)算法对SVM的惩罚因子和核函数参数进行寻优,构建IABC-SVM分类器,再把提取到的特征向量进行归一化处理之后输入到构造好的IABC-SVM分类器中对样本进行训练与识别,并与粒子群算法优化支持向量机、极限学习机、BP神经网络和人工蜂群算法优化支持向量机这4种分类器进行对比,仿真结果表明所提出方法具有准确性和快速性,能够准确实现对9种不同的电压暂降源信号的辨识,有利于解决实际的工程问题。 展开更多
关键词 经验模态分解 改进人工蜂群算法 支持向量机 电压暂降源辨识 改进的IEEE33节点配电网系统
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基于FFT与形态加权动态时间规整的电压暂降源辨识新方法 被引量:11
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作者 夏杰 张建文 王金川 《电测与仪表》 北大核心 2019年第1期28-34,共7页
电压暂降源的准确辨识,有助于合理解决电压暂降问题和公正处理供用电纠纷。提出了一种基于快速傅里叶变换(FFT)与形态加权动态时间规整(SWDTW)的电压暂降源辨识新方法。首先分析了系统中可能出现的单一暂降源与复合暂降源所引起电压暂... 电压暂降源的准确辨识,有助于合理解决电压暂降问题和公正处理供用电纠纷。提出了一种基于快速傅里叶变换(FFT)与形态加权动态时间规整(SWDTW)的电压暂降源辨识新方法。首先分析了系统中可能出现的单一暂降源与复合暂降源所引起电压暂降波形特征。其次通过FFT方法分析信号谐波特征,构建并划分了特征波形库。然后针对传统的动态时间规整(DTW)方法中存在的不足之处,采用了一种基于形态特征的加权动态时间规整方法(SWDTW),用于对一维波形数据的相似度匹配。最后通过仿真证明,所述方法能有效实现电压暂降源的辨识,为电压暂降的有效治理以及相关纠纷问题的合理解决提供有力支持。 展开更多
关键词 暂降源辨识 特征波形 谐波 动态时间规整 序列匹配
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基于深度置信网络的电压暂降特征提取及源辨识方法 被引量:39
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作者 李丹奇 梅飞 +3 位作者 张宸宇 沙浩源 郑建勇 李陶然 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2020年第4期150-158,共9页
提出一种基于深度置信网络(DBN)的电压暂降特征提取与暂降源辨识方法,利用DBN的特征提取能力对实测波形数据进行特征自提取,解决了人工提取特征过度依赖专家经验,受未知特征影响较大不具备一般性的问题。采用多隐层结构网络学习特征最... 提出一种基于深度置信网络(DBN)的电压暂降特征提取与暂降源辨识方法,利用DBN的特征提取能力对实测波形数据进行特征自提取,解决了人工提取特征过度依赖专家经验,受未知特征影响较大不具备一般性的问题。采用多隐层结构网络学习特征最终实现暂降源辨识。该模型集特征提取器与分类器于一体,优化了模型结构框架,提高了暂降源辨识效率。对模型最优参数进行选择,建立适用于电压暂降实测数据类型的DBN模型,对电网实测暂降数据进行特征提取与暂降源辨识,通过对比验证了DBN方法在特征提取与暂降源识别上的优越性,适用于实际工程。 展开更多
关键词 电压暂降 深度学习 深度置信网络 特征提取 暂降源辨识
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基于梯度提升树的电压暂降源概率辨识 被引量:3
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作者 徐勇 周王峰 +2 位作者 曾麟 向运琨 何哲 《湖南电力》 2021年第1期18-24,共7页
提出一种基于梯度提升树的电压暂降源概率辨识方法,通过多个决策树弱学习器的依次学习不断拟合残差,依据算法输出的概率结果对暂降源进行辨识。依据仿真获得的各类暂降源波形对该方法的有效性和准确性进行验证,并与传统的支持向量机算... 提出一种基于梯度提升树的电压暂降源概率辨识方法,通过多个决策树弱学习器的依次学习不断拟合残差,依据算法输出的概率结果对暂降源进行辨识。依据仿真获得的各类暂降源波形对该方法的有效性和准确性进行验证,并与传统的支持向量机算法进行了对比。在相同样本数量下该方法相较支持向量机具有更高辨识准确性,所给出的各类暂降源辨识概率信息更能反映模型辨识的可信度,利于辅助决策人员进行决策。 展开更多
关键词 暂降源辨识 集成学习 梯度提升树 概率分类器
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