基于改进能量集中度的S变换与随机森林的电能质量扰动识别

作者：高健; 崔雪; 邹晨露; 刘洋

来源：电测与仪表, 2019, 56(01): 8-21.

DOI：10.19753/j.issn1001-1390.2019.01.002

• 改进S变换
• 能量集中度
• 随机森林
• 电能质量
• 扰动识别

鉴于S变换的窗口函数对不同频带信号的自适应能力差,提出一种新型的改进S变换(Modified S-Transform,MST),该方法通过引入四个辅助参数,优化高斯窗函数尺度因子的自适应能力,使改进S变换的能量集中度最大化,获得了更出色的时频分辨能力。建立了基于扰动信号幅值和相位的特征值评价体系,采用随机森林(Random Forest,RF)算法对包括标准信号和电压暂降、电压暂升、高次谐波、暂态振荡等10种扰动信号共11类电能质量信号分类识别。与已有文献采用的决策树、支持向量机和神经网络分类结果进行了对比分析,仿真试验结果表明,该方法分类准确率高,抗干扰能力强,且在训练样本少、低信噪比(Signal-to-Noise Radio,SNR)条件下分类结果优势明显。

• 单位
  武汉大学