《表4 不同信噪比下PSO-SVMs识别结果》

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《基于S&TT变换与PSO-SVMs的电能质量混合扰动识别》

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由于电力系统在实际运行过程中，受客观环境的影响，实测数据中常含有噪声，为真实模拟实际情况，测试PSO-SVMs算法的抗干扰性能，在原始信号中加入高斯白噪声，分别测试无噪声及SNR=20 dB、30 d B、50 d B条件下PSO-SVMs的识别准确率，测试结果如表4所示，虽然随着噪声的增加，信号的特征信息有一定程度上的衰减，并且使得识别准确率下降，但是该识别算法仍然保持了良好的扰动识别性能，具备良好的鲁棒性。