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

作者：李长松; 刘凯^*; 肖先勇; 金耘岭

来源：高电压技术, 2019, 45(02): 579-585.

DOI：10.13336/j.1003-6520.hve.20190130031

• 电能质量
• 复合扰动分类
• 特征选择
• 条件互信息
• Adaboost算法

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。

• 单位
  四川大学; 南京灿能电力自动化股份有限公司