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考慮到電能質量混合擾動分類的復雜性，提出一種基于短時傅里葉變換（short-time Fourier transform，STFT）及其譜峭度（spectral kurtosis，SK）的電能質量混合擾動分類方法。采用短時傅里葉變換作為時頻分析工具分析各種類型的電能質量擾動，同時引入基于短時傅里葉變換的譜峭度作為輔助分析，從基頻幅值曲線、頻率幅值標準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的多標簽分類法對電能質量混合擾動進行分類。該方法充分考慮到單一擾動之間的相互影響，并通過所提取的特征量進行有效抑制。仿真結果表明，該方法對單一擾動和混合擾動的分類均具有較高的分類準確度，具有較強的魯棒性和較好的抗噪性。
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