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摘要
电压暂降源的准确辨识是电压暂降的治理决策和责任划分的基础。本文针对电压暂降源辨识困难的问题，以信号处理和机器学习为基础，提出了一种基于小波变换样本熵和深度核极限学习机的电压暂降源辨识方法。利用小波变换对电压暂降信号进行分解，并对分解得到的小波系数计算样本熵，构成特征向量。将特征向量作为基于极限学习机和自编码器理论并引入核函数构建的深度核极限学习机模型的输入，通过多次训练和参数调试，获得最优参数。利用训练好的模型对输入数据进行辨识，以实现电压暂降源的辨识。结果分析表明，所提方法的准确率高，抗噪声性能好。
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