自适应S变换与决策树的电能质量复合扰动识别
Technology Innovation and Application（2019）
摘要
对于电能质量问题中的检测与识别,提出了一种改进窗宽调节因子的S变换算法和决策树算法相结合的电能质量复合扰动识别新方法.首先在离散S变换的基础上,通过引入窗宽调节因子对时频域分辨率进行改进,结合能量集中度对调节因子进行自适应求取.其次利用统计方法计算提取了8种用于模式识别的特征量,并构建了决策树算法的分类器对样本进行训练和分类,并对复合扰动在不同噪声下进行了仿真验证.仿真结果表明,该方案时频处理、分类能力和学习速度等方面均优于广义S变换且鲁棒性强,对于复合扰动的识别具有很好的效果.
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