基于PSO-SVM的直流配电网电能质量扰动辨识

基于PSO-SVM的直流配电网电能质量扰动辨识
直流配电网是未来配电系统发展趋势，为更好地针对性治理改善直流电能质量问题，推动直流配用电技术的发展，需要提出一种适用于直流电能质量扰动特征的辨识方法。文中剖析了直流配电网中4类电能质量问题的形成机理和扰动特征，并针对各类问题的特点提出了5种特征指标，以此作为辨识直流电能质量问题的特征要素。采用k-means聚类分析的方法对所提特征集的类内聚集性和类间分离性进行了验证。最后利用PSO-SVM分类器实现了直流电能质量事件的准确辨识，仿真算例验证了所提方法的准确性与有效性。

标题：
基于PSO-SVM的直流配电网电能质量扰动辨识
Identification of power quality disturbance in DC distribution network based on PSO-SVM

作者：
吴建章，沙浩源，张宸宇，叶昱媛，佘昌佳，郑建勇
WU Jianzhang, SHA Haoyuan, ZHANG Chenyu, YE Yuyuan, SHE Changjia, ZHENG Jianyong

关键词：
直流配电网;电能质量;k-means聚类评估;粒子群优化;支持向量机
DC distribution;power quality;k-means cluster evaluation;PSO;SVM

2025-1-22 20:08 上传 基于PSO-SVM的直流配电网电能质量扰动辨识.pdf

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