基于PSO-bp的电能质量信号分类

PSOBP算法电能质量分类
本文介绍了一种基于PSOBP算法进行电能质量信号分类的方法。首先获取包括正常电压、电压暂升等在内的多种电能质量信号作为原始数据;接着提取这些信号的特征,并利用PSOBP算法对不同类型的电能质量信号进行有效分类。

基于psobp算法的电能质量信号的分类

获得原始信号

然后求解一些特征

然后输入到PSOBP算法里面去分类

原始数据的获取

1 正常电压 2 电压暂升 3 电压暂降  4电压中断 5电压震荡 6电压尖峰 7电压谐波 8谐波暂升 9谐波暂降';

alpfa=0.3+rand(1)*(0.9-0.3);

    for n=1:N        
        if n>aut1*N && n<aut2*N      
        s(n,i)=(1-alpfa)*s(n,i);    
         
         end      
    end 
    if bool_agn==1
    s(:,i)=awgn(s(:,i),db);

 

图 原始数据的特征 对应的类别标签

 代码
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