基于条件互信息特征选择法和Adaboost算法的电能质量复合扰动分类

摘要：

为准备识别复杂电能质量扰动类型,提出一种基于条件互信息平均最优化(avg-CMIM)特征选择法与Adaboost动态集成分类器的电能质量复合扰动分类策略.首先基于条件互信息,提出准确衡量特征与扰动类别相关性、特征集内部目标导向冗余性的评价准则,得到不同扰动标签相匹配的最优分类特征集.再利用Adaboost分类器进行动态增强学习,对未知样本进行标签识别,通过组合标签结果确定复合扰动的组成成分,实现电能质量复合扰动的识别.仿真结果表明,在不同程度噪音下,该方法能够高效准确地识别电压暂升、电压暂降、电压短时中断、谐波、脉冲暂态和振荡暂态等单一扰动和其组合成的复合扰动,并通过实测数据验证了方法的正确性和可行性.

关键词：电能质量、复合扰动分类、特征选择、条件互信息、Adaboost算法

所属期刊栏目：45

分类号：TP391.41;TM714;R562.25

在线出版日期：2019-04-17（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：579-585