电能质量分析技术研究与实现

电能质量分析技术研究与实现作者：宋晓芳学位授予单位：南京理工大学参考文献(63条)1.参考文献2.肖湘宁电能质量分析与控制20043.董其国电能质量技术问答20034.邓乃样.天英杰数据挖掘中的新方法:支持向量机20045.NelloCristianini.JohnShaweTaylor.李国正.王猛.曾华军支持向量机导论20046.SantosoS.PowersJE.GradyMWPowerQualityDisturbanceDataCompressionUsingWaveletTransformMethods1997(03)7.SantosoS.PowersJE.GradyMWPowerQualityDisturbanceWaveletRecognitionUsingWaveletBasedNeuralClassifierPart2:Application2000(01)8.SantosoS.GradyMW.PowersJEPowerQualityDisturbanceWaveletRecognitionUsingWaveletBasedNeuralClassifierPart2:Application2000(01)9.ChanWL.SoATP.LaiLLHarmonicsLoadSignatureRecognitionbywaveletsTransforms200010.HUANGJiansheng.NguyenDThongANeuralfuzzyClassifierforRecognitionofPowerQualityDisturbances2002(02)11.严居斌.刘晓川.杨洪耕.张斌基于小波变换模极大值原理和能量分布曲线的电力系统短期扰动分析[期刊论文]-电网技术2002(4)12.魏磊.张伏生.耿中行.张柏林.李宁.刘沛津基于瞬时无功功率理论的电能质量扰动检测、定位与分类方法[期刊论文]-电网技术2004(6)13.DeOliveiraAloisio.RonanMarceloMartinsANewComputingStructureforPowerQualityAnalysisUsingFuzzyLogic199814.DeOliveiraAloisio.RonanMarceloMartinsExpertsystemforPowerQualityImprovement200015.YuanLiao.JongBeomLeeAFuzzy-expertSystemforClassifyingPowerQualityDisturbance2004(26)16.刘艳芳.顾雪平基于支持向量机的电力系统暂态稳定分类研究[期刊论文]-华北电力大学学报2004(3)17.XueMei.WenlinWu.XiaodongChenAnalysisofPowerQualityvariations18.WilkinsonWA.CoxMDDiscreteWaveletAnalysisofPowerQualityTransient1996(04)19.LiaoYAutomatedAnalysisofPowerQualityDataandTransmissionLineFaultLocation200020.LeeJ.WonY.JeongJ.NamSClassificationofPowerDisturbanceUsingFeatureExtractioninTime-frequencyPlane2002(15)21.占勇.丁屹峰.程浩忠.曾德君电力系统谐波分析的稳健支持向量机方法研究[期刊论文]-中国电机工程学报2004(12)22.李元诚.方廷健.于尔铿短期负荷预测的支持向量机方法研究[期刊论文]-中国电机工程学报2003(6)23.潘峰.程浩忠.杨镜非.张澄.潘震东基于支持向量机的电力系统短期负荷预测[期刊论文]-电网技术2004(21)24.董明.孟源源.徐长响.严璋基于支持向量机及油中溶解气体分析的大型电力变压器故障诊断模型研究[期刊论文]-中国电机工程学报2003(7)25.翟永杰.韩璞.王东风.王国鹏基于损失函数的SVM算法及其在轻微故障诊断中的应用[期刊论文]-中国电机工程学报2003(9)26.许涛.贺仁睦.王鹏.徐东杰基于统计学习理论的电力系统暂态稳定评估[期刊论文]-中国电机工程学报2003(11)27.GaudaAM.KanounSH.SalamaMMAWavelet-basedsignalprocessingfordisturbanceclassificationandmeasurement2002(03)28.KadmiM.MokhtariH.IravanRWaveletbasedon-linedisturbancedetectionforpowerqualityapplications2000(04)29.李天云.陶春静.齐辉基于小波包能量谱的电能质量短期扰动检测和分类方法[期刊论文]-吉林电力2004(1)30.LiGY.ZhouM.ZhangZYPowerqualitydisturbanceautomaticrecognitionbasedonwaveletandgeneticnetwork[会议论文]200231.陈祥训采用小波技术的几种电能质量扰动的测量与分类方法[期刊论文]-中国电机工程学报2002(10)32.梅雪.吴为麟基于小波和ANN的电能质量分类方法[期刊论文]-浙江大学学报（工学版）2004(10)33.ChengTaoHsieh.ShyhJierHuang.ChingLienHuangDatareductionofpowerqualitydisturbances-awavelettransformapproach1998(47)34.SSKeerthi.CJLinAsymptoticbehaviorsofsupportvectormachineswithGaussiankernel2003(15)35.WestonJ.WatkinsCMulti-classsupportvectormachines199936.ChangChihchung.LinChihjenLIBSVM:alibraryforSVMs(Version2.7)37.CCChang.CJLinTrainingsupportvectorclassifiers:Theoryandalgorithms2001(09)38.ChihChungChang.ChihJenLinLIBSVM:aLibraryforSupportVectorMachines39.ChihWeiHsu.ChihChungChang.ChihJenLinAPracticalGuidetoSupportVectorClassification40.EfronBEstimatingtheerrorrateofapredictionrule:Improvementoncross-validation198341.CWHsu.CJLinAcomparisonofmethodsformulti-classsupportvectormachines2002(02)42.LinHT.CJLinAstudyonsigmoidkernelsforSVMandthetrainingofnon-PSDkernelsbySMO-typemethods200343.赵登福.王蒙.张讲社.王锡凡基于支撑向量机方法的短期负荷预测[期刊论文]-中国电机工程学报2002(4)44.马骞.杨以涵.刘文颖.齐郑.郭金智多输入特征融合的组合支持向量机电力系统暂态稳定评估[期刊论文]-中国电机工程学报2005(6)45.吴宏晓.侯志俭基于免疫支持向量机方法的电力系统短期负荷预测[期刊论文]-电网技术2004(23)46.肖湘宁.徐永海.刘昊电压凹陷特征量检测算法研究[期刊论文]-电力自动化设备2002(1)47.李妍.余欣梅.熊信艮.段献忠电力系统电压暂降分析计算方法综述[期刊论文]-电网技术2004(14)48.赵国亮.刘宝志.肖湘宁.徐永海一种无时延的改进d-q变换在动态电压扰动识别中的应用[期刊论文]-电网技术2004(7)49.刘鹏.李莉基于变换的电能质量分析方法的研究[期刊论文]-现代电力2004(2)50.邵如平.宣勇.艾欣电能质量在线监测新方法研究[期刊论文]-电力自动化设备2003(1)51.曹晖.刘晓华.袁世英电能质量测量系统中数据采集要求的定量分析[期刊论文]-电测与仪表2004(7)52.占勇.程浩忠.丁屹峰电能质量监测分析系统的设计与开发53.欧阳森.宋政湘.王建华.段成刚.王克星.陈德桂新型电能质量监测系统的设计[期刊论文]-电工电能新技术2003(1)54.向农.宣扬.张俊敏电能质量及其数字检测方法[期刊论文]-高电压技术2003(4)55.杨剑.刘沛电能质量综合检测系统的算法实现[期刊论文]-电工技术杂志2004(4)56.张介秋.梁昌洪.陈砚圃.李大斌有功功率及功率因数的加权算法[期刊论文]-中国电机工程学报2003(6)57.何金定.肖先勇电能质量监测系统中的数据处理技术[期刊论文]-四川大学学报(工程科学版)2004(2)58.王晶.束洪春.陈学允人工智能和数学变换用于电能质量的研究综述[期刊论文]-继电器2004(2)59.IngoSteinwartSupportVectorMachinesAreUniversallyConsistent2002(18)60.MladenKezunovic.YuanLiaoAnewmethodforclassificationandcharacterizationofvoltagesags2001(58)61.MHJBollen.LDZhangDifferentmethodsforclassificationofthree-phaseunbalancedvoltagedipsduetofaults2003(66)62.SASoliman.MEE1HawaryMeasurementofpowersystemsvoltageandflickerlevelsforpowerqualityanalysis:astaticLAVstateestimationbasedalgorithm2000(22)63.王成山.王继东基于小波包分解的电能质量扰动分类方法[期刊论文]-电网技术2004(15)相似文献(10条)1.期刊论文李唐兵一种基于支持向量机的电能质量综合评价方法-华中电力2009,22(6)电力市场环境下,对电能质量进行综合评价是衡量电能优劣与制定电价的重要依据.首先对电能质量的评价等级进行了细化并确定了一套新的分级标准.然后针对现有电能质量综合评价方法的不足,提出了一种基于支持向量机(SVM)的电能质量综合评价方法.实例计算结果表明所提出的支持向量机电能质量综合评价方法结构简单、思路清晰且能真实、准确地反映电能质量状况.2.期刊论文占勇.程浩忠.丁屹峰.吕干云.孙毅斌.ZHANYong.CHENGHao-zhong.DINGYi-feng.UGan-yun.SUNYi-bin基于S变换的电能质量扰动支持向量机分类识别-中国电机工程学报2005,25(4)采用S变换和支持向量机进行电能质量扰动的分类识别.作为连续小波变换和短时傅立叶变换的发展,S变换引入了宽度与频率成反向变化的高斯窗,具有与频率相关的分辨率.由于S变换具有良好的时频特性,因而非常适合于进行电能质量扰动信号特征提取.首先通过S变换进行扰动信号特征提取,然后构造支持向量机分类树进行扰动分类.算例表明该方案具有分类准确率高,对噪声不敏感,训练样本少等优点,是电能质量扰动识别的有效方法.3.期刊论文王丽.王红梅.吴振洲.WANGLi.WANGHong-mei.WUZhen-zhou基于神经网络和支持向量机的电能质量组合评价-华北水利水电学院学报2009,