基于多粒度特征选择和模型融合的复合电能质量扰动分类特征优化OA北大核心CSCDCSTPCD
现代电力系统因其“双高”特性造成电能质量扰动模式愈加复杂,对复合扰动的准确分类提出了挑战。传统电能质量扰动分类方法在特征提取阶段所提取的特征由人为确定,难以判断所提取的特征对分类问题是否有效,加之多重复合扰动特征相互耦合导致扰动特征的可分性确定困难。为此,提出一种基于粒度的计算方法进行特征选择的模型。在提取的扰动特征集的基础上,通过构建多粒度空间反映特征分布差异性,进而挖掘各粒度下的最优特征子集以确定有效和冗余的分类特征,达到优化分类效果的目的。…查看全部>>
阮梓航;肖先勇;胡文曦;郑子萱;汪颖
四川大学电气工程学院,四川成都610065四川大学电气工程学院,四川成都610065四川大学电气工程学院,四川成都610065四川大学电气工程学院,四川成都610065四川大学电气工程学院,四川成都610065
动力与电气工程
电能质量复合扰动特征选择多粒度空间集成分类
《电力系统保护与控制》 2022 (14)
P.1-10,10
国家自然科学基金项目资助(51807126)中央高校基本科研业务费专项资金资助。
评论