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基于分段改进S变换和随机森林的复合电能质量扰动识别方法
被引量：
29
1
作者
王仁明
汪宏阳
+1 位作者
张赟宁
王凌云
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2020年第7期19-28,共10页
各类分布式设备和智能设备接入电力系统,使得电力系统对电能的波动越来越敏感,这导致对电能质量扰动(PQD)的识别和处理变得越来越重要。通过将分段改进S变换(SMST)和随机森林(RF)算法相结合,提出了一种用于复杂噪声环境下PQD识别的新方...
各类分布式设备和智能设备接入电力系统,使得电力系统对电能的波动越来越敏感,这导致对电能质量扰动(PQD)的识别和处理变得越来越重要。通过将分段改进S变换(SMST)和随机森林(RF)算法相结合,提出了一种用于复杂噪声环境下PQD识别的新方法。首先,基于检测误差和峰度对SMST的不同频段进行分别调参,并使用SMST提取待检测信号的75种时频特征,构成原始特征集。然后,改进分类回归树(CART)的节点分裂过程,加入了离散值处理策略并使用Gini指数的下降作为新的节点分裂规则。同时,在下次节点分裂前,将基尼指数下降值为零的特征从特征集中删除。最后,使用改进的CART算法构建了RF分类器并对复合PQD信号进行分类。实验证明,在不同的信噪比条件下,新方法均能有效识别多数单一PQD信号和常见的双重复合PQD信号。虽然新方法在运行效率方面仍有一定的改进空间,但其在不同层面上的改进均能有效提升PQD识别精度,且平均分类精度明显高于各类传统PQD识别方法。
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关键词
电能质量
扰动分类
分段改进S变换
gini指数下降
随机森林
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职称材料
题名
基于分段改进S变换和随机森林的复合电能质量扰动识别方法
被引量：
29
1
作者
王仁明
汪宏阳
张赟宁
王凌云
机构
三峡大学电气与新能源学院
出处
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2020年第7期19-28,共10页
基金
国家自然科学基金项目资助(61603212,51407104)。
文摘
各类分布式设备和智能设备接入电力系统,使得电力系统对电能的波动越来越敏感,这导致对电能质量扰动(PQD)的识别和处理变得越来越重要。通过将分段改进S变换(SMST)和随机森林(RF)算法相结合,提出了一种用于复杂噪声环境下PQD识别的新方法。首先,基于检测误差和峰度对SMST的不同频段进行分别调参,并使用SMST提取待检测信号的75种时频特征,构成原始特征集。然后,改进分类回归树(CART)的节点分裂过程,加入了离散值处理策略并使用Gini指数的下降作为新的节点分裂规则。同时,在下次节点分裂前,将基尼指数下降值为零的特征从特征集中删除。最后,使用改进的CART算法构建了RF分类器并对复合PQD信号进行分类。实验证明,在不同的信噪比条件下,新方法均能有效识别多数单一PQD信号和常见的双重复合PQD信号。虽然新方法在运行效率方面仍有一定的改进空间,但其在不同层面上的改进均能有效提升PQD识别精度,且平均分类精度明显高于各类传统PQD识别方法。
关键词
电能质量
扰动分类
分段改进S变换
gini指数下降
随机森林
Keywords
power quality
disturbance classification
segmented modified S-transform
gini
index decline
random
分类号
TM711 [电气工程—电力系统及自动化]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于分段改进S变换和随机森林的复合电能质量扰动识别方法
王仁明
汪宏阳
张赟宁
王凌云
《电力系统保护与控制》
EI
CSCD
北大核心
2020
29
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