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张卫辉,黄南天,杨金成,杨永建,王新库.基于广义S变换和DE-ELM的电能质量扰动信号分类*[J].电测与仪表,2016,53(20):.
Zhang Weihui,Huang Nantian,Yang Jincheng,Yang Yongjian,Wang Xinku.Power Quality Disturbances Classification Using Generalized S-transform and Differential Evolution Extreme Learning Machine[J].Electrical Measurement & Instrumentation,2016,53(20):.
基于广义S变换和DE-ELM的电能质量扰动信号分类*
Power Quality Disturbances Classification Using Generalized S-transform and Differential Evolution Extreme Learning Machine
DOI:
中文关键词:  电能质量扰动  广义S变换  差分进化  极限学习机
英文关键词:power quality disturbances, generalized S-transform, Differential Evolution, Extreme Learning Machine
基金项目:国家自然科学基金项目(51307020);吉林省科技发展计划项目(20150520114JH);吉林市科技发展计划资助项目(201464052)
              
作者中文名作者英文名单位
张卫辉Zhang Weihui东北电力大学 电气工程学院
黄南天Huang Nantian东北电力大学 电气工程学院
杨金成Yang Jincheng新疆电力公司 电力科学研究院
杨永建Yang Yongjian新疆电力公司 电力科学研究院
王新库Wang Xinku山东电力公司 德州供电公司
摘要点击次数: 1878
中文摘要:
      电能质量扰动信号分类对电能质量综合评估、扰动源定位治理具有重要意义。本文提出了一种基于广义S变换和差分进化优化极限学习机的电能质量扰动信号分类方法。首先改变S变换在不同频段的窗宽因子,以提高特征表现能力;然后,采用极限学习机作为扰动分类器,引入具有全局寻优功能的差分进化算法,优化极限学习机输入权值和隐藏层结点偏置,增强极限学习机的泛化能力,提高分类准确率。仿真对比实验表明,较支持向量机和极限学习机,新方法准确率高,抗噪性强,更适用于电能质量扰动识别工作。
英文摘要:
      The classification of power quality disturbance is important for the comprehensive evaluation of power quality and the management of disturbance source location. In this paper, a classification method for power quality disturbance based on generalized S transform and Differential Evolution Extreme Learning Machine is proposed. Firstly, window width factor of different frequency area in the S transform is changed to improve the performance of features. Secondly, Differential Evolution Extreme Learning Machine is used as the disturbance classifier, which adopting the differential evolution algorithm with global optimization. The Differential Evolution Extreme Learning Machine optimize the input weight and bias of hidden layer nodes to enhance the generalization ability of Extreme Learning Machine, and further improve the classification accuracy. As simulation experiments shown, comparing with the Support Vector Machine and Extreme Learning Machine, the new method can get higher accuracy and stronger noise resistance, so it is suitable for the identification of power quality disturbances.
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