[发明专利]基于GSO和SVM算法的低频振荡参数估计方法有效
| 申请号： | 201811178389.3 | 申请日： | 2018-10-10 |
| 公开（公告）号： | CN109524972B | 公开（公告）日： | 2022-03-29 |
| 发明（设计）人： | 吴青华;薛正艺;李梦诗 | 申请（专利权）人： | 华南理工大学 |
| 主分类号： | H02J3/24 | 分类号： | H02J3/24;H02J3/00 |
| 代理公司： | 广州市华学知识产权代理有限公司 44245 | 代理人： | 冯炳辉 |
| 地址： | 510640 广*** | 国省代码： | 广东;44 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 本发明公开了一种基于GSO和SVM算法的低频振荡参数估计方法，包括步骤：1)获取基础数据，包括电网电压信号、电流信号；2)采取数学形态法的开闭运算对电网电能信号预处理；3)利用支持向量机(SVM)确定低频振荡的模态数量；4)根据群优化算法(GSO)拟合得出各模态低频振荡的相关参数值；5)采用叠加计算得出当前低频振荡波形函数表达式，再根据表达式进行检验。本发明将SVM算法和GSO算法结合起来，通过基于信息的方法找出实时动态电能信号中的低频振荡分量及其参数特征，以便后续及时采取措施，降低低频振荡带来的潜在危险，为电力系统的稳定性提供保障。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 gso svm 算法 低频 振荡 参数估计 方法 | ||
【主权项】：
1.基于GSO和SVM算法的低频振荡参数估计方法，包括以下步骤：1)获取基础数据，包括电网电压信号、电流信号；2)采取数学形态法的开闭运算对电网电能信号预处理；3)利用支持向量机SVD确定低频振荡的模态数量；4)根据群优化算法GSO拟合得出各模态低频振荡的相关参数值；5)采用叠加计算得出当前低频振荡波形函数表达式，再根据表达式进行检验。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于华南理工大学，未经华南理工大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201811178389.3/，转载请声明来源钻瓜专利网。
