JEP161:2011 System Level ESD Part 1:Common Misconceptions and Recommended Basic Approaches - 完整英文电子版(105页).pdf下载

weixin_39820780 2021-09-02 09:48:12
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【电能质量扰动】基于ML和DWT的电能质量扰动分类方法研究(Matlab实现)内容概要:本文研究了基于机器学习(ML)和离散小波变换(DWT)的电能质量扰动分类方法,并提供了Matlab实现代码。首先利用DWT对电能质量信号进行特征提取,有效捕捉电压暂降、暂升、中断、谐波、闪变等常见扰动的时频特性;随后结合多种机器学习分类器(如SVM、BP神经网络、随机森林等)对提取的特征进行训练与分类,构建高效的扰动识别模型。文中详细阐述了信号预处理、特征工程、模型训练与评估的全过程,验证了该方法在多类扰动识别中的准确性与鲁棒性。; 适合人群:具备一定信号处理和机器学习基础知识,从事电力系统、电气工程及相关领域研究的研究生、科研人员及工程技术人员。; 使用场景及目标:①用于电能质量监测系统中对异常信号的自动识别与分类;②为智能电网中的故障诊断与电能质量管理提供技术支持;③作为Matlab仿真实践案例,帮助理解DWT在信号分析中的应用及ML分类器的实现流程。; 阅读建议:建议结合Matlab代码同步运行与调试,深入理解DWT分解过程及特征提取方法,同时可尝试更换不同分类器或优化参数以提升分类性能,进一步拓展至实际数据的应用验证。

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