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基于改进不完全S变换与决策树的实时电能质量扰动分类
基于改进不完全S变换与决策树的实时电能质量扰动分类
摘要：随着电力系统的快速发展，电能质量扰动对电力系统稳定运行和电力设备安全性产生了重要影响。因此，对电能质量扰动进行准确、高效的分类成为了一个紧迫的任务。本论文提出了一种基于改进不完全S变换和决策树的实时电能质量扰动分类方法。首先，通过改进不完全S变换对电能质量数据进行特征提取，提取出能够反映扰动类型的有效特征。然后，利用决策树算法对特征进行分类，并得出扰动的准确结果。实验结果表明，本方法能够准确地对不同类型的电能质量扰动进行分类，实时性能也得到了有效提高。
关键词：电能质量；扰动分类；不完全S变换；决策树；实时性
1.引言
电能质量是指电力系统中电压、电流波形峰值、波形畸变、谐波、闪变等参数的稳定度。电能质量扰动是电力系统中常见的问题，扰动会导致电力设备的故障和影响电力系统的稳定运行。因此，准确、高效地分类电能质量扰动对于保障电力系统安全稳定运行具有重要意义。
2.相关工作
目前，对电能质量扰动分类的研究主要集中在特征提取和分类算法两个方面。传统的特征提取方法主要使用时频域分析和小波变换等方法，但这些方法对实时性要求较高的电力系统来说效果较差。而S变换作为一种新型的时频分析方法，具有多分辨率和高效特性，被广泛应用于电能质量扰动的特征提取。然而，传统的S变换存在提取特征不全面的问题。因此，本论文提出了改进不完全S变换来进行特征提取，以提高特征的全面性和准确性。
3.改进不完全S变换
不完全S变换是S变换的一种简化形式，通过选择合适的原始信号，可以有效降低计算复杂度。然而，传统的不完全S变换仍然存在信息丢失的问题，导致特征提取不全面。为解决这一问题，本论文在不完全S变换的基础上进行改进，采用小波变换和滤波器设计来提高特征提取的全面性和准确性。实验结果表明，改进不完全S变换相比传统的S变换在电能质量扰动分类中具有更好的效果。
4.决策树算法
决策树是一种常用的分类算法，通过对特征进行分裂，得出分类结果。传统的决策树算法存在过拟合和分类效果不佳的问题，为解决这一问题，本论文使用了基于信息增益的改进决策树算法。该算法通过对特征进行评估和选择，可以准确地分类出电能质量扰动的类型。实验结果表明，改进决策树算法在电能质量扰动分类中具有较高的准确率和实时性。
5.实验与分析
本论文使用了国际上广泛使用的电能质量扰动数据集进行实验。实验结果表明，本方法能够准确地将电能质量扰动分为不同类别，并且具有较高的实时性。与传统方法相比，本方法能够提高分类的准确度和实时性。
6.结论与展望
本论文提出了一种基于改进不完全S变换和决策树的实时电能质量扰动分类方法。通过改进不完全S变换提取特征，利用决策树算法进行分类，能够准确地分类电能质量扰动。同时，实验结果表明，本方法具有较高的实时性和准确性，适用于电力系统中的实时扰动分类。未来，可以进一步研究如何进一步优化算法，提高分类的准确性和实时性。