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基于PSO-SVM的直流配電網電能質量擾動辨識

吳建章; 沙浩源; 張宸宇; 葉昱媛; 佘昌佳; 鄭建勇 東南大學電氣工程學院; 江蘇南京210096; 國網江蘇省電力有限公司電力科學研究院; 江蘇南京211103
  • 直流配電網
  • 電能質量
  • 粒子群優化
  • 支持向量機

摘要:直流配電網是未來配電系統發展趨勢,為更好地針對性治理改善直流電能質量問題,推動直流配用電技術的發展,需要提出一種適用于直流電能質量擾動特征的辨識方法。文中剖析了直流配電網中4類電能質量問題的形成機理和擾動特征,并針對各類問題的特點提出了5種特征指標,以此作為辨識直流電能質量問題的特征要素。采用k-means聚類分析的方法對所提特征集的類內聚集性和類間分離性進行了驗證。最后利用PSO-SVM分類器實現了直流電能質量事件的準確辨識,仿真算例驗證了所提方法的準確性與有效性。

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電力工程技術

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  • 電力 快捷分類
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