论文部分内容阅读
将支持向量机SVM（Support Vector Machine）引入到动态电能质量分类问题中。在Matlab中编程建立了谐波、电压暂升、电压跌落、瞬时中断、电压波动、瞬变6种常见动态电能质量扰动数学模型．利用傅里叶变换和小波变换对产生的样本波形进行特征提取，产生训练和测试样本。给出了利用LIBSVM解决电能质量扰动分类问题的步骤。并根据分类结果对影响分类效果的参数进行了分析。对训练好的支持向量分类器进行测试，效果良好，当采用C—SVC，RBF核时调整参数可以得到最优分类效果．最高分类率可达到96．67％