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基于小波熵和SVM的动态电能质量扰动识别研究的中期报告
本研究旨在探讨基于小波熵和支持向量机（SVM）的动态电能质量扰动识别方法，以提高电力系统的可靠性和稳定性。本报告将详细介绍研究的背景、研究方案、目前进展以及下一步计划。
1.研究背景
随着现代工业和生活电器设备数量的不断增加，电力系统所面临的电能质量问题越来越严重。电力系统中的扰动会导致电压波动、频率偏移、电流谐波等问题，严重影响系统的正常运行，甚至导致设备故障和系统崩溃。因此，动态电能质量扰动识别成为电力系统研究的一个重要方向。
2.研究方案
本研究采用小波熵和SVM相结合的方法来识别动态电能质量扰动。具体研究方案如下：
（1）数据采集：在电力系统中设置数据采集器，采集电压、电流等信号数据。
（2）小波变换：将采集到的信号数据进行小波变换，将一段时间内的信号分解成多个频带。
（3）小波重构：利用小波重构将所需频带的信号进行重构处理，得到目标信号。
（4）小波熵计算：利用小波熵对目标信号进行特征提取。
（5）SVM分类：将特征向量输入SVM模型中进行训练，并对新的数据进行分类预测。
3.目前进展
目前，我们已完成了数据采集和小波变换的部分工作，得到了有效的信号信息。我们还编写了小波熵计算程序，并使用Matlab进行特征提取。同时，我们选择了多种SVM分类算法进行模型训练，并初步进行了实验验证。
4.下一步计划
下一步，我们将进一步优化特征提取方法，提高分类准确率。同时，我们还将进行更多的实验验证，比较不同算法的分类效果，并进一步分析结果。最终，我们将对研究结果进行全面评估，并提出针对性的改进建议，以得出更加可靠的动态电能质量扰动识别方法。