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基于DWT-PCA-LIBSVM的電能質量擾動分類方法

來源：電工電氣發布時間：2023-04-01 08:01 瀏覽次數：609

基于DWT-PCA-LIBSVM的電能質量擾動分類方法

李家俊¹，吳建軍¹，陳武²，鐘建偉²

(1 國網湖北省電力有限公司恩施供電公司，湖北恩施 445000；

2 湖北民族大學智能科學與工程學院，湖北恩施 445000)

摘要：針對傳統電能質量擾動分類方法中特征混疊和分類精確度低等問題，提出一種基于 DWTPCA-LIBSVM 的擾動分類方法。對于常見的 9 種電能質量擾動信號，利用離散小波變換 (DWT) 提取不同擾動信號的特征向量，并將其按比例劃分成訓練集和測試集；采用主成分分析 (PCA) 方法將訓練集和測試集數據降維處理；基于 LIBSVM 工具箱構建電能質量擾動分類模型進行分類識別。仿真實驗結果表明：該方法能有效識別典型的 9 種電能質量擾動信號(包括兩種復合擾動)，驗證了該方法對電能質量擾動信號分類的有效性。

關鍵詞： 電能質量；離散小波變換；主成分分析；支持向量機

中圖分類號：TM60 文獻標識碼：A 文章編號：1007-3175(2023)03-0020-05

Power Quality Disturbance Classification Based on DWT-PCA-LIBSVM

LI Jia-jun¹, WU Jian-jun¹, CHEN Wu², ZHONG Jian-wei²

（1 Enshi Power Supply Company, State Grid Hubei Electric Power Co., Ltd, Enshi 445000, China;

2 College of Intelligent Systems Science and Engineering, Hubei Minzu University, Enshi 445000, China）

Abstract: The traditional power quality disturbance classification has disadvantages of overlapping characteristics and low classification accuracy, so a new disturbance classification method based on DWT-PCA-LIBSVM is proposed. The paper adopts Discrete Wavelet Transform (DWT) to extract feature vectors of nine common power quality disturbance signals, and divides them into training sets and testing sets in proportion. Then, Principal Component Analysis (PCA) is used to reduce data dimension of training sets and testing sets, and power quality disturbance classification model is built to classify and recognize signals based on LIBSVM toolbox. The simulation results show that this method can efficiently identify nine typical power quality disturbance signals (including two composite disturbances), and verify its effectiveness of classification.

Key words: power quality; discrete wavelet transform; principal component analysis; support vector machine

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