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题名电能质量复合扰动特征选择与最优决策树构建
被引量：60
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作者
黄南天
彭华
蔡国伟
徐殿国
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机构
东北电力大学电气工程学院
哈尔滨工业大学电气工程及自动化学院
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出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第3期776-785,共10页
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基金
国家自然科学基金项目(51307020)
吉林省科技发展计划项目(20150520114JH)~~
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文摘
针对电能质量(power quality,PQ)复合扰动识别中缺少特征选择与最优决策树自动构建方法的不足,提出采用分类回归树的PQ特征选择与最优决策树构建方法。首先,通过S变换提取64种PQ特征,构成原始特征集;然后,采用嵌入式特征选择方法,获取特征Gini重要度及排序,确定最优特征子集;最后,应用1-标准误差规则子树评估法,进行代价复杂度剪枝,获得最优分类树。实验证明,新方法能够根据训练集自动构建最优决策树,并实现最优特征选择;最优决策树可准确识别不同噪声环境下,含多种复合扰动的PQ信号,分类准确率高于概率神经网络和支持向量机方法,具有良好的鲁棒性与抗噪性。
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关键词
电能质量
复合扰动
S变换
分类回归树
Gini重要度
1-标准误差规则
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Keywords
power quality（PQ）
complex disturbances
S-transform
classification and regression tree（CART）
Gini importance
one standard error（1-SE）
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分类号
TM711
[电气工程—电力系统及自动化]
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