基于GWO-SVM的电压暂降扰动源识别

作     者：赵洛印 李忠诚 王丹 朱江 李静 张闯 Zhao Luoyin;Li Zhongcheng;Wang Dan;Zhu Jiang;Li Jing;Zhang Chuang

作者机构：哈尔滨电工仪表研究所有限公司哈尔滨150028 国网辽宁省电力有限公司计量中心沈阳110168 国网辽宁省电力有限公司抚顺供电公司辽宁抚顺113000 

出 版 物：《电测与仪表》 (Electrical Measurement & Instrumentation)

年 卷 期：2019年第56卷第23期

页      面：76-85页

学科分类：080802[工学-电力系统及其自动化] 0808[工学-电气工程] 08[工学] 

主　　题：电压暂降 S变换 时-频分析 GWO-SVM 扰动识别 

摘      要：针对电压暂降扰动事件发生频繁、扰动种类多样,难以有效识别扰动源的实际情况,结合电压暂降扰动信号的时-频特性、灰狼优化算法(GWO)和支持向量机(SVM)分类模型,提出了一种电压暂降扰动源识别新方法。通过S变换对电压暂降扰动信号进行多分辨率时-频分析,从S变换结果矩阵中提取出信号的特征曲线,建立6类电压暂降混合扰动信号的8个特征量。构建GWO-SVM一对余(OVR)分类器,以提取出的特征量作为输入,对扰动源进行分类识别。基于MATLAB/Simulink构建电压暂降模型,经仿真验证分析,该方法可以有效识别电压暂降扰动源,也为电压暂降扰动治理提供必要的技术支撑。