基于改进S 变换和贝叶斯相关向量机的电能质量扰动识别

提出一种改进S 变换和相关向量机相结合的电能质量扰动分类法. 首先通过引入调节因子构建时频分辨率 可控的改进S 变换, 从而提取各类扰动信号的时频特性; 然后利用层次分类法与最小输出编码法构建贝叶斯相关向 量机多级分类树模型, 实现电能质量扰动信号的分类与识别. 研究表明, 该方法能在强噪声背景下获得高精度的扰动 分类识别率, 具备比S 变换更高的时频分析能力, 较支持向量机需要更少的相关向量数目, 测试时间更短.