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考慮到電能質(zhì)量混合擾動(dòng)分類的復(fù)雜性，提出一種基于短時(shí)傅里葉變換（short-time Fourier transform，STFT）及其譜峭度（spectral kurtosis，SK）的電能質(zhì)量混合擾動(dòng)分類方法。采用短時(shí)傅里葉變換作為時(shí)頻分析工具分析各種類型的電能質(zhì)量擾動(dòng)，同時(shí)引入基于短時(shí)傅里葉變換的譜峭度作為輔助分析，從基頻幅值曲線、頻率幅值標(biāo)準(zhǔn)差曲線和頻率譜峭度曲線中提取適宜的特征量，然后采用基于Binary-SVM的多標(biāo)簽分類法對(duì)電能質(zhì)量混合擾動(dòng)進(jìn)行分類。該方法充分考慮到單一擾動(dòng)之間的相互影響，并通過(guò)所提取的特征量進(jìn)行有效抑制。仿真結(jié)果表明，該方法對(duì)單一擾動(dòng)和混合擾動(dòng)的分類均具有較高的分類準(zhǔn)確度，具有較強(qiáng)的魯棒性和較好的抗噪性。
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