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准确识别故障类型是配电网故障处理的首要任务。提出了一种基于时频矩阵奇异值分解(SVD)和多级支持向量机(SVM)的配电网故障识别方法。利用局部特征尺度分解法(LCD)、Hilbert变换以及带通滤波算法,构造配电网母线电压、主变低压侧进线电流等波形的时频矩阵,对其进行奇异值分解以获取波形奇异谱,提取相应奇异谱的分布参数(如反映奇异值大小的奇异谱均值、反映信号复杂程度的奇异熵等)作为特征向量。将特征向量输入基于多级SVM的分类器以实现故障识别。各类典型工况下的仿真和实验结果表明该识别方法的正确率均＞90%,可实现对各类不同故障的有效辨识,且具有很强的适应性和实用性。
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高电压技术
ISSN： 1003-6520
CN： 42-1239/TM
Year： 2017
Issue： 04
Volume： 43
Page： 1239-1247
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