典型文献
基于空间相量模型的三相电压暂降扰动特征提取与分类
文献摘要：
对暂降扰动进行精准类型识别是电能质量评估和治理的前提.现有暂降特征提取多是对单一扰动数据进行识别分类,采用数学变换法进行特征提取时数据维数高且计算量大.针对这些问题,提出了一种基于三相电压空间相量模型的多级暂降扰动可视化特征提取及分类方法.首先,将三相电压时域波形数据转换为空间相量模型;其次,使用K-mean算法,将电压降落扰动聚类成平面内可视化的圆或椭圆;最后,利用逻辑回归算法对每一个聚类的圆或椭圆进行特征提取与分类.应用所提方法分别进行了单一扰动和多级扰动识别的仿真实验,结果表明,所提方法能有效识别A、Ca、Cb、Cc、Da、Db和Dc等七类电压暂降扰动.该方法降低了数据维度,减少了模型计算量,避免了对动态过渡过程的检测,降低了错误识别的风险,为多级电压暂降扰动的识别与分类提供了一种有效的辅助手段.
文献关键词：
空间相量模型;K-mean聚类;逻辑回归算法;电压暂降
中图分类号：
作者姓名：
辛峰;尤向阳;葛笑寒;马宁
作者机构：
河南科技大学应用工程学院,河南 三门峡 472000;华北电力大学,河北 保定071003
文献出处：
引用格式：
[1]辛峰;尤向阳;葛笑寒;马宁-.基于空间相量模型的三相电压暂降扰动特征提取与分类)[J].电力系统保护与控制,2022(08):58-65
A类：
空间相量模型
B类：
三相电压,电压暂降,类型识别,电能质量评估,识别分类,数学变换,变换法,计算量,分类方法,时域波形,形数,数据转换,mean,电压降落,成平,逻辑回归算法,扰动识别,Cb,Cc,Da,Db,Dc,七类,数据维度,过渡过程,误识,识别与分类,辅助手段
AB值：
0.310384
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
