基于双密度双树小波变换的电能质量扰动识别方法.pdfVIP

学兔兔 总第49卷 第560期 电测与仪表 Vo1．49No．560 2012年 第8期 EiectricalMeasurement Instrumentation Aug．2012 基于双密度双树小波变换的电能质量扰动识别方法术 王林泓，陈学昌 (重庆电子工程职业学院 电子信息系，重庆401331) 摘要：针对电能质量扰动的识别问题，提出一种基于双密度双树小波变换(DD—DTDwT)小波熵和支持向量机 的扰动信号识别方法。该方法首先对电能信号进行DD—DTDWT变换，然后分别提取其小波能量熵和小波系数 Shannon熵以描述不同扰动信号的特征，最后采用二元树结构支持向量机分别对提取的两类小波熵特征向量进 行分类。仿真实验表明：所提出的基于DD—DTDWTd~波熵的特征提取方法能有效识别常见的8种扰动信号，并 具有正确识别率高及噪声鲁棒性强的优点。 关键词：电能质量；双密度双树小波变换；小波能量熵；小波系数Shannon熵；支持向量机 中图分类号：TM76 文献标识码 ：A 文章编号：1001—1390(2012)08—0018—04 PowerQualityDisturbancesIdentificationBasedonD0uble—densityDual-tree DiscreteW aveletTransform WANG Lin—hong，CHEN Xue—chang (DepartmentofElectronicInformationEngineering，ChongqingCollegeofElectronicEngineering，Chongqing 401331，China) Abstract：A methodbasedondouble—densitydual—treediscretewavelettransform (DD—DTDWT)waveletentropy andsupportvectormachine (SVM)isproposedtoidentifypowerqualitydisturbances．Firstly，thesimulatedpower signalsareprocessedbyusingDD-DTDWT，thenwaveletenergyentropyandwaveletcoefficientsShannonentropy arecalculatedrespectively．Atlast，abinarytreeofSVM isadoptedtoclassifythepowerqualitydisturbances．The simulation resultsindicatethattheproposedmethodcan effectivelyclassifythecommoneightkindsofdisturbance signalswithhighrecognitionaccuracyandhighrobustnesstonoise． Keywords：powerquality，double-densitydual—treediscretewavelettransform (DD-DTDWT)，waveletenergy entropy，waveletcoefficientShannonentropy，supportvectormachine(SVM) 0 引 言 换的多分辨率分析具有 良好的时一频局部化特性，可 近年来，电能质量问题已经成为电力部 门和用户 以实现电能质量