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针对电能质量扰动实时分类的需求,提出了一种基于强跟踪滤波器和极限学习机的电能质量扰动分类方法。强跟踪滤波器通过引入渐消因子矩阵克服了扩展卡尔曼滤波器的易发散的问题。强跟踪滤波器不仅可以检测扰动幅值而且还可以提供渐消因子作为特征量,以此识别暂态扰动和谐波。该方法提出使用基波幅值最大值、最小值、波动次数和渐消因子频度均值四个特征量组成特征向量作为极限学习机分类模型的训练样本;最后将分类器用于电能质量扰动识别。为了提高极限学习机分类精度,提出了对少量边界错分样本的类别进行校正的规则校正法。仿真表明改进后的方法能