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基于小波包能量熵与SVM的微电网故障诊断

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为了提高微电网内部线路故障识别的实时性和准确性,建立适用性强的微电网故障诊断系统,文章提出了基于小波包能量熵和支持向量机(SVM)二叉树多分类器(2PTMC)的微电网内部线路故障诊断模型.利用小波包分析得到并网耦合点(PCC)处三相电流电压的小波包能量熵,作为样本的特征向量按故障发生频率训练多个SVM,构成树状微电网故障诊断系统.最后,在PSCAD平台建立微电网系统进行仿真,实验结果表明该方法可以准确地辨别出微电网故障类型,在未经训练的样本上也有良好的表现,符合微电网故障系统辨别的要求.
Microgrid Fault Diagnosis Based on Wavelet Packet Energy Entropy and SVM

戴连铭、李春华

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江苏科技大学 镇江 212000

小波包分析 支持向量机 二叉树 微电网 故障诊断

国家自然科学基金江苏省自然科学基金

51307074BK20130466

2021

10.3969/j.issn.1672-9722.2021.10.034

计算机与数字工程
中国船舶重工集团公司第七0九研究所

计算机与数字工程

CSTPCD
影响因子：0.355
ISSN：1672-9722
年,卷(期)：2021.49(10)
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