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《上海交通大学》 2007年
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基于支持向量机的电能质量分析和负荷建模研究

占勇  
【摘要】: 统计方法是从观测自然现象或者专门安排的实验所得到的数据去推断该事物可能的规律性。统计学习理论是在研究小样本统计估计和预测的过程中发展起来的一种新兴的理论,它试图从更本质的层面上来研究机器学习问题。作为统计学习理论的最新发展和结构风险最小化准则的具体体现,支持向量机(SVM)具有全局最优、结构简单、推广能力强等优点,在解决小样本、非线性及高维模式识别问题中表现出许多特有的优势,并能够推广到函数拟合等其他机器学习问题中。本文研究了SVM在电能质量分析及负荷建模中的应用,以有助于解决电能质量分析和负荷建模存在的难题。 本文的主要贡献如下: 提出了基于SVM非参数稳健频谱估计算法的电力系统间谐波分析算法。该算法在没有异常噪声情况下和有大量异常噪声干扰情况下都有相当高的分析精度,可以满足电力系统间谐波分析的要求;通过引入特殊代价函数的方法消除异常值影响,使算法对异常值具有稳健性;算法不需要同步采样即可以准确地分析出谐波和间谐波分量;对于非平稳信号也可以准确得分析出谐波和间谐波分量。 提出了S变换和支持向量机相结合的电能质量扰动分类方案。该方案对噪声不敏感,识别正确率高,训练样本数少,可很好地应用于电能质量扰动的识别。为解决复合扰动识别等难题,还提出基于Mercer核聚类方法的电能质量扰动动态分类树的方法。该方法具有很好的自适应性,对于静态分类树中未能考虑的新扰动,能够通过学习,动态拓展分类树,从而解决了识别新扰动的难题,在解决电能质量扰动识别中尚待解决的复合扰动识别问题上有所突破。 提出了基于SVM的谐波源建模、静态负荷建模和动态负荷建模算法。对于谐波源模型,各次谐波电流的幅值和相角与各次谐波电压的幅值和相角以及负荷特征参数的非线性映射关系通过SVM建立起来。SVM静态负荷模型建模的基本思想是用两个SVM分别表示有功功率、无功功率和电压幅值、频率值以及其他表征负荷特性的参数之间的非线性映射关系。讨论了空调负荷对综合负荷无功特性的影响,并提出了将空调负荷比例作为特征一起进行建模的思想,解决了模型的连续性问题,便于进行中长期电压稳定计算。该模型还具有精度高,推广性好等优点。SVM动态负荷模型建模的基本思想是用两个SVM分别表示动态有功功率和无功功率和动态输入矢量之间的非线性映射关系。经过和其他方法对比,SVM动态负荷建模方法的建模精度远远高于其他方法。 利用虚拟仪器技术构建了电能质量监测分析平台,并进行了动模试验验证。该平台可以对电能质量进行全面的监测和分析。
【学位授予单位】:上海交通大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:TM711

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【引证文献】
中国期刊全文数据库 前2条
1 任铃;张忠;;支持向量机在电能质量间谐波分析中的应用[J];低压电器;2012年10期
2 朱涛;黄曼磊;;基于人口迁移算法和TLS_ESPRIT算法的间谐波分析[J];黑龙江电力;2011年05期
中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 刘路;基于改进支持向量机和纹理图像分析的旋转机械故障诊断[D];天津大学;2011年
2 刘昊;基于时域特性分析的电能质量分析与评估方法的研究[D];中国矿业大学;2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 朱涛;基于虚拟仪器的单相电能质量监测系统的研究[D];哈尔滨工程大学;2012年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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【共引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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9 陶秀凤,唐诗忠,周鸣争;基于支持向量机的软测量模型及应用[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2004年02期
10 陈弋兰;王鸣;孙书诚;;朴素贝叶斯分类器的误差估计[J];安徽工程科技学院学报(自然科学版);2008年04期
中国重要会议论文全文数据库 前10条
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2 宋海鹰;桂卫华;阳春华;;基于核偏最小二乘的简约最小二乘支持向量机及其应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
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4 周绮凤;林成德;罗林开;彭洪;;一种基于黎曼度量的训练样本类不平衡SVM分类方法研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
5 刘志斌;金连文;;候选字静态生成技术及其在两级LDA汉字识别中的应用[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
6 张彬;金连文;;基于AdaBoost的手写体汉字相似字符识别[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
7 顾小军;杨世锡;钱苏翔;;基于支持向量机的旋转机械多类故障识别研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
8 吕蓬;柳亦兵;马强;魏于凡;;支持向量机在齿轮智能故障诊断中的应用研究[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
9 梁禹;王义刚;王娜;;基于支持向量机的电力电子电路故障诊断[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
10 姜明辉;袁绪川;;基于GA优化的个人信用评估SVM模型[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
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1 范迪;沉渣厚度超声检测信号处理技术研究及应用[D];山东科技大学;2010年
2 赵莹;半监督支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
3 殷复莲;同步CDMA系统NBI识别及抑制技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
4 吴冬梅;基于达芬振子的微弱信号检测方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
5 母丽华;煤矿安全预警系统的方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
6 梁洪;基于内容的医学图像检索及语义建模关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
7 任桢;图像分类任务的关键技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
8 邓志鑫;基于因子图消息传递算法的伪码快速捕获方法[D];哈尔滨工程大学;2009年
9 殷志伟;基于统计学习理论的分类方法研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
10 朱广平;混响干扰中的信号检测技术研究[D];哈尔滨工程大学;2009年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 郝慧君;CA-MARKOV模型与GIS、RS在土地利用/土地覆盖变化中的应用研究[D];华中农业大学;2010年
2 展慧;基于多源信息融合技术的板栗分级检测方法研究[D];华中农业大学;2010年
3 郑占;基于CA模型的城市用地扩张模拟研究[D];华中农业大学;2010年
4 杜二玲;拟概率空间上等均值噪声下统计学习理论的理论基础[D];河北大学;2007年
5 朱杰;一种基于聚类的支持向量机反问题求解算法[D];河北大学;2007年
6 万成;动态环境下的元胞遗传算法研究[D];南昌航空大学;2010年
7 廖甜甜;白细胞图像语义识别分类的研究[D];南昌航空大学;2010年
8 李锦;基于声波的运动车辆行驶状态辨识理论研究[D];南昌航空大学;2010年
9 黄正荣;基于振动波的高速公路车辆行驶状态辨识理论研究[D];南昌航空大学;2010年
10 张亮;基于小波变换与希尔伯特黄变换的心音信号分析[D];山东科技大学;2010年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 马昕;刘长龙;张贝克;;一种基于机器学习的专家系统知识获取方法[J];北京化工大学学报(自然科学版);2008年05期
2 尹伟;章卫国;宁东方;孙勇;李斌;;基于差分进化交叉验证SVM的飞控系统传感器故障预测学习算法研究[J];传感技术学报;2008年11期
3 袁玉萍;邹艳华;;基于支持向量机LOO误差估计的研究[J];重庆科技学院学报(自然科学版);2009年04期
4 丁屹峰,程浩忠,吕干云,占勇,孙毅斌,陆融;基于Prony算法的谐波和间谐波频谱估计[J];电工技术学报;2005年10期
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9 易伟建;段素萍;;基于Hilbert-Huang变换的框架结构非线性地震响应分析[J];动力学与控制学报;2007年03期
10 徐永海,肖湘宁,杨以涵,陈学允;基于dq变换和ANN的电能质量扰动辨识[J];电力系统自动化;2001年14期
中国博士学位论文全文数据库 前6条
1 李立轻;基于计算机视觉的织物疵点自动检测研究[D];东华大学;2003年
2 高宏力;切削加工过程中刀具磨损的智能监测技术研究[D];西南交通大学;2005年
3 尹传环;结构化数据核函数的研究[D];北京交通大学;2008年
4 吴青;基于优化理论的支持向量机学习算法研究[D];西安电子科技大学;2009年
5 汪廷华;支持向量机模型选择研究[D];北京交通大学;2010年
6 孙慧贤;基于纹理分析的视觉检测方法与应用研究[D];国防科学技术大学;2010年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 侯艳丽;基于小波变换和聚类技术的纹理分割算法研究[D];河南大学;2005年
2 潘兰兰;电能质量分析仪的研究[D];华中科技大学;2005年
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7 高月红;基于虚拟仪器技术的电能质量参数监测系统的设计与研究[D];南京理工大学;2007年
8 李振涛;改进人口迁移算法及其应用[D];华北电力大学(河北);2008年
9 廖芳宇;电气化铁路电能质量信息管理系统设计[D];西南交通大学;2009年
10 马永强;基于虚拟仪器的电能质量实时监测分析系统研究[D];重庆大学;2009年
【二级引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 吕志刚;基于形态小波和最小二乘支持向量机的滚动轴承故障诊断研究[D];电子科技大学;2012年
2 朱涛;基于虚拟仪器的单相电能质量监测系统的研究[D];哈尔滨工程大学;2012年
【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 王群,姚为正,王兆安;高通和低通滤波器对谐波检测电路检测效果的影响研究[J];电工技术学报;1999年05期
2 孙才新,李新,杨永明;从白噪声中提取局部放电信号的小波变换方法研究[J];电工技术学报;1999年03期
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4 徐永海,肖湘宁,杨以涵,陈学允;小波变换在电能质量分析中的应用[J];电力系统自动化;1999年23期
5 潘云江,赵书强,陈斌发,沈琦;电力系统不对称谐波潮流的一种实用计算方法[J];电力系统自动化;2000年09期
6 刘洁,邱明德,余熙;配电网性能分析数据库及其管理系统的建立[J];电力系统自动化;2000年10期
7 韩英铎,严干贵,姜齐荣,黄民聪;信息电力与FACTS及DFACTS技术[J];电力系统自动化;2000年19期
8 郑三立,雷宪章,D.Retzmann,韩英铎;电力系统计算机及实时数字仿真(上)——电力系统计算机仿真[J];电力系统自动化;2001年13期
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10 丁杰,江平,冯明辉,李鸳,王海峰;基于.NET框架的变电站信息系统平台[J];电力系统自动化;2004年09期
【相似文献】
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1 李毅;徐守时;;基于支持向量机的遥感图像舰船目标识别方法[J];计算机仿真;2006年06期
2 朱颖辉;李友荣;刘安中;侯澍旻;;SVM在齿轮小样本故障诊断中的应用[J];煤矿机械;2006年11期
3 朱颖辉;李友荣;刘安中;侯澍;;SVM在齿轮小样本故障诊断中的应用[J];冶金设备;2006年05期
4 范燕,吴小俊,惠长坤,刘同明;人脸图象特征抽取和识别的一种混合方法研究[J];华东船舶工业学院学报(自然科学版);2003年02期
5 徐海祥;曹万华;陈炜;郭丽艳;;基于改进的支持向量机方法的多目标图像分割[J];舰船电子工程;2009年02期
6 谢川;倪世宏;张宗麟;;基于支持向量机的缺失飞行参数预测方法[J];弹箭与制导学报;2004年S2期
7 李栋;王洪礼;杜忠晓;王长江;陈炳林;;城市生活用水量的支持向量回归预测[J];天津大学学报(社会科学版);2006年01期
8 靳忠伟;陈康民;闫伟;王桂华;;基于支持向量机的中长期电力负荷预测研究与应用[J];上海理工大学学报;2008年02期
9 江志钢;张春良;岳夏;;基于支持向量机的机床故障诊断研究[J];装备制造技术;2009年12期
10 赵强;周林;陈维;齐立辉;;基于支持向量机的装备故障诊断研究[J];战术导弹技术;2009年06期
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1 宋普云;沈雪勤;吴清;;一种改进的SMO算法[A];第六届全国计算机应用联合学术会议论文集[C];2002年
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3 刘斌;魏贤龙;李卓;;基于支持向量机的Widrow自适应滤波器[A];2006中国控制与决策学术年会论文集[C];2006年
4 张国宣;孔锐;施泽生;郭立;;一种新的基于聚类的SVM迭代算法[A];第二届全国信息获取与处理学术会议论文集[C];2004年
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8 梅立泉;丁雪梅;张淑娟;;结构声振数据的相似性分析和预测[A];中国核科学技术进展报告——中国核学会2009年学术年会论文集(第一卷·第6册)[C];2009年
9 张瑞民;袁震东;;基于小波变换和支持向量机的心电图分类[A];2004中国控制与决策学术年会论文集[C];2004年
10 李升娟;杨宗尧;于飞;刘喜梅;;基于支持向量机的系统辨识及应用研究[A];全国炼钢连铸过程自动化技术交流会论文集[C];2006年
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1 楼晓东;上海电能质量监测系统通过验收[N];国家电网报;2009年
2 本报记者武利 汪春虎 王筱静 伏顺德 王莉 龙华禄 彭晔 蒋兆明 刘永若 郑林 何杰 黄成林 唐捷整理;解放思想 艰苦拼搏 深入推进“两个转变”[N];西南电力报;2010年
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4 李水根;计算机详解配伍与药效关系[N];健康报;2005年
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6 清华大学 苏光大;非接触式人脸识别技术[N];计算机世界;2006年
7 YMG记者 李仁 通讯员 曲华明 孙运智;我市九项目进入省“盘子”[N];烟台日报;2010年
8 上海大学理学院教授、副院长 陆文聪;酷爱化学 孜孜以求[N];中国化工报;2006年
9 ;选择合适的数据挖掘算法[N];计算机世界;2007年
10 周颖;王米渠与中医心理学[N];中国中医药报;2006年
中国博士学位论文全文数据库 前10条
1 占勇;基于支持向量机的电能质量分析和负荷建模研究[D];上海交通大学;2007年
2 李忠伟;支持向量机学习算法研究[D];哈尔滨工程大学;2006年
3 武国正;支持向量机在湖泊富营养化评价及水质预测中的应用研究[D];内蒙古农业大学;2008年
4 杨金芳;支持向量回归在预测控制中的应用研究[D];华北电力大学(河北);2007年
5 任东;基于支持向量机的植物病害识别研究[D];吉林大学;2007年
6 张超;基于支持向量机的汽轮机轴系振动故障智能诊断研究[D];华北电力大学(河北);2009年
7 张永;基于模糊支持向量机的多类分类算法研究[D];大连理工大学;2008年
8 梁力文;基于支持向量机的小波滤噪短波近红外光谱在药品定量分析中的研究[D];吉林大学;2009年
9 邢永忠;最小二乘支持向量机的若干问题与应用研究[D];南京理工大学;2009年
10 马儒宁;神经网络与支持向量机相关问题研究[D];复旦大学;2005年
中国硕士学位论文全文数据库 前10条
1 赖永标;支持向量机在地下工程中的应用研究[D];山东科技大学;2004年
2 刘胜利;基于SVM的网络入侵检测研究[D];大连海事大学;2004年
3 杜晓东;基于支持向量机的数据挖掘方法[D];山东大学;2005年
4 王李东;基于支持向量机(SVM)的短期负荷预测的研究[D];华中科技大学;2005年
5 蒋琳琼;基于支持向量机的货币识别研究[D];中南大学;2007年
6 滕文凯;支持向量机反问题及其解法[D];河北大学;2005年
7 詹超;支持向量机在基因表达数据分类中的研究[D];武汉理工大学;2006年
8 马洁;基于支持向量机的股市预测问题研究[D];天津大学;2006年
9 王忠文;统计学习理论及其在地学中的应用研究[D];吉林大学;2007年
10 罗畅;基于SVM的车牌字符识别研究[D];华中科技大学;2007年
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