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基于不完全S变换与梯度提升树的电能质量复合扰动识别
电能质量（PowerQuality）是指电力系统中电压、电流和频率等参数的波动、畸变以及对应的扰动对电力设备和用户设备造成的不利影响。电能质量的问题会导致设备损坏、工作中断、能源浪费等不利后果，因此电能质量的监测和识别是电力系统运行和管理中的重要任务。
本文提出了一种基于不完全S变换与梯度提升树的电能质量复合扰动识别方法。该方法主要包括数据预处理、不完全S变换、特征提取与选择以及梯度提升树分类器构建等步骤。
在数据预处理阶段，采集电能质量数据，并对其进行滤波、降采样和归一化处理，以消除噪声和保证数据一致性。
不完全S变换是一种基于复数形式的信号分析方法，可以有效地将原始信号分离为幅度谱和相位谱。在本方法中，将电能质量数据进行不完全S变换，得到其幅度谱和相位谱。幅度谱反映了信号的能量分布，可以用于分析电能质量的频率特征；相位谱反映了信号的相位关系，可以用于分析电能质量的时序特征。
在特征提取与选择阶段，利用幅度谱和相位谱信息，提取各种频率、时序和频谱特征。常用的特征包括频域特征（如功率谱密度、频率谱峰值等）、时域特征（如峰值因数、波形畸变等）和小波域特征（如小波包能量、小波包奇异指标等）。然后，采用相关性分析和互信息分析等方法，选取与电能质量扰动识别相关性较高的特征子集，以减少特征维度和冗余信息。
最后，采用梯度提升树（GradientBoostingTrees，GBT）构建复合扰动识别分类器。GBT是一种强大的集成学习方法，通过组合多个弱分类器，构建一个强分类器。在本方法中，将特征子集作为输入，将电能质量扰动类型作为输出，通过训练集训练GBT模型，利用梯度提升算法迭代地生成一系列决策树，最终构建出一个高精度的分类器。
实验结果表明，所提出的基于不完全S变换与梯度提升树的电能质量复合扰动识别方法在识别精度和效率方面都取得了较好的表现。与传统的方法相比，本方法具有更好的鲁棒性和更高的准确度，可以有效识别各种复合扰动类型，为电能质量监测和管理提供了有效而可靠的工具。
综上所述，基于不完全S变换与梯度提升树的电能质量复合扰动识别方法综合应用了信号处理、特征提取和机器学习等技术，通过对电能质量数据进行处理和分析，提取有效特征，并构建分类器，实现了复合扰动的准确识别。该方法在电能质量领域具有重要的应用价值，可以在实际生产中为电力系统运营和管理提供有力的支持。