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基于GA和ELM的电能质量扰动识别特征选择方法
基于GA和ELM的电能质量扰动识别特征选择方法
摘要：近年来，电能质量扰动对电力系统的稳定运行和电子设备的正常工作产生了严重影响。因此，电能质量扰动的准确识别和分类成为保障电力系统稳定运行的关键。本论文提出了一种基于遗传算法（GA）和极限学习机（ELM）的电能质量扰动识别特征选择方法。首先，利用特征提取方法从原始电力信号中提取多维特征。然后，设计基于GA的特征选择算法，通过遗传算法优化选取对电能质量扰动识别起关键作用的特征子集。最后，利用经过特征选择的特征子集训练ELM分类器，实现对电能质量扰动的准确识别和分类。实验结果表明，所提出的方法能够有效地提取电能质量扰动的关键特征，具有较高的识别准确率和分类性能。
关键词：电能质量扰动；特征选择；遗传算法；极限学习机
1.引言
电能质量扰动是指电力系统中包含非线性、谐波、间歇性和短暂性特征的电能扰动。这些扰动会导致电力系统的不稳定运行，进而对电子设备的正常工作产生负面影响。因此，准确识别和分类电能质量扰动对于保障电力系统的稳定运行至关重要。特征选择是一种常用的方法，用于从原始数据中选择最具区分能力的特征子集，以提高模式识别的性能。
2.相关工作
在电能质量扰动识别领域，针对特征选择的研究已经得到了广泛关注。一些研究采用统计学方法，如相关性分析和方差分析，来选择与电能质量扰动相关的特征。另一些研究利用机器学习算法，如主成分分析（PCA）和线性判别分析（LDA），来降维和选择特征。然而，这些方法通常无法有效地选择最具区分能力的特征子集。
3.方法提出
本论文提出了一种基于GA和ELM的电能质量扰动识别特征选择方法。本方法主要包括以下步骤：
（1）特征提取：利用滤波和小波变换等方法从原始电力信号中提取多维特征。
（2）特征选择：设计基于GA的特征选择算法，通过遗传算法优化选取对电能质量扰动识别起关键作用的特征子集。
（3）分类器设计：利用经过特征选择的特征子集训练ELM分类器，实现对电能质量扰动的准确识别和分类。
4.实验与结果
为了验证所提方法的有效性，本文利用一个公开数据集进行了实验。实验结果表明，所提出的方法能够有效地提取电能质量扰动的关键特征，并具有较高的识别准确率和分类性能。与传统的特征选择方法相比，本方法能够选择更具区分能力的特征子集，从而提高了电能质量扰动的识别准确性。
5.讨论与展望
本论文提出了一种基于GA和ELM的电能质量扰动识别特征选择方法。实验结果表明，该方法能够有效提取电能质量扰动的关键特征，并具有较高的识别准确率和分类性能。然而，本方法还存在一些问题需要进一步研究和改进。例如，如何选择合适的遗传算法参数以及如何进一步优化特征选择算法等。
结论
本论文提出了一种基于GA和ELM的电能质量扰动识别特征选择方法。该方法能够有效提取电能质量扰动的关键特征，并具有较高的识别准确率和分类性能。该方法具有一定的实际应用价值，可用于电力系统中电能质量扰动的准确识别和分类，为保障电力系统的稳定运行提供重要参考。
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