论文摘要
在电能质量评价中,需要结合大数据分析方法进行电能质量的特征分析和数据挖掘,采用自适应融合方法进行电能质量大数据评价,提高电能评价的信息管理能力,提出一种基于S变换和SVM分类器的电能质量分析方法。采用信息传感器进行电能质量评价数据模糊采集,对采集的电能质量信息数据进行相似性特征提取,采用S变换进行电能质量数据信息流的时频分解,提取反映电能质量的关联信息特征量,对提取的特征量采用SVM分类器进行信息分类融合,在模糊聚类中心中实现电能质量信息大数据挖掘结合优化评价预测。仿真结果表明,采用该方法进行电能质量分析的评价准确性较高,收敛控制性能较好。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 史建勋,苏昕,倪相生
关键词: 变换,支持向量机,电能质量分析,特征提取
来源: 自动化与仪器仪表 2019年01期
年度: 2019
分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业
单位: 国网嘉兴供电公司,国网浙江省电力公司
分类号: TM711
DOI: 10.14016/j.cnki.1001-9227.2019.01.018
页码: 18-21
总页数: 4
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