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Analysis of power quality disturbance based on improved HHT and BPSO-SVM
编号：270
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更新：2022-05-19 12:57:11
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摘要
Abstract—Aiming at the problems of complex feature extraction and low classification accuracy of traditional composite PQD classification methods. This paper combines I. Hilbert-Huang transform (HHT) and Binary Particle Swarm Optimization- Support Vector Machine (BPSO-SVM) to analyze PDQ. The different disturbance components in the original signal are decomposed into different IMF components by EMD decomposition, so as to transform the multi classification problem into a binary classification problem to improve the classification efficiency. Aiming at the problem of modal mixing in the process of EMD decomposition, the frequency information in the same octave that is far apart in the same octave is stripped by adding a preset correction signal to the signal in the decomposition process. The simulation results of Matlab show that the accuracy of the compound disturbance classification is significantly improved.
关键词
power quality disturbance; SVM; BPSO; Hilbert-Huang transform
报告人
WangJiakai
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重要日期
-
会议日期
05月27日
2022
至05月29日
2022
-
02月28日 2022
初稿截稿日期
-
05月29日 2022
注册截止日期
-
06月22日 2022
报告提交截止日期
主办单位
IEEE Beijing Section
China Electrotechnical Society
Southeast University
China Electrotechnical Society
Southeast University
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