基于BAS-SVM的配电网电压暂降源识别

作者：刘海涛^*; 叶筱怡; 吕干云; 袁华骏; 耿宗璞

来源：中国电力, 2022, 55(05): 128-133.

• 电压暂降
• BAS-SVM
• 分类识别
• 参数优化

电压暂降是电能质量问题的一种。为提高不同电压暂降扰动源的识别正确率，提出了一种基于天牛须搜索算法（beetle antennae search,BAS）和支持向量机（support vector machine,SVM）的电压暂降源识别方法。应用改进S变换提取不同电压暂降波形的相关幅值曲线和16个特征指标。通过天牛须搜索算法（BAS）对支持向量机（SVM）的惩罚因子和核函数参数进行寻优，构建BAS-SVM分类器，将提取到的特征指标数据进行归一化处理并采用5倍交叉验证划分训练样本集和测试样本集，将其输入新构建的分类器，实现对配电网不同类型电压暂降源的识别。最后，仿真结果表明，该分类器具有更好的分类效果。

• 单位
  南京工程学院