一种基于PSO-SVM的电能质量扰动识别与分类的新方法

针对目前电网电能质量扰动识别与分类中采用的SVM分类器参数难以选择的问题,提出了一种基于粒子群(PSO)优化SVM的电能质量扰动识别新方法。利用MATLAB软件对实际电网中常见的5种扰动信号进行建模,将检测到的电压信号经复小波变换后作为PSO-SVM的输入样本进行训练和测试。仿真结果表明,该方法能够快速、可靠地对电能质量扰动进行识别与分类,对电网的电能质量监测具有较高的应用价值。