基于HHT和特征离散化的电压暂降扰动源分类特征提取

• 作者: 刘凯 吴奎华 崔灿 徐方维 汪颖 肖先勇
• 来源期刊: 电力系统保护与控制
• 关键词: 电压暂降扰动源分类 HHT CAIM离散算法 三种分类特征提取方案 分类器
• 年，卷（期）: 2018,（24）
• 所属期刊栏目: 理论分析
• 页码范围: 8-15
• 页数: 8页
• 字数: 5219字
• 语种: 中文
• DOI: 10.7667/PSPC172215

摘要

特征提取是分类问题最关键的环节之一,针对电压暂降扰动源分类中分类特征的提取问题进行研究.首先基于希尔伯特—黄变换(HHT)和类别—属性关联程度最大化(CAIM)离散化方法提出了三种分类特征提取方案,然后分别在决策树(DT)、概率神经网络(PNN)和支持向量机(SVM)上进行了验证.仿真结果表明,基于HHT的特征提取方法可提取有效的电压暂降扰动源分类特征.而且特征的离散化处理可以在不降低分类精度的前提下,有效压缩训练样本集.同时增强分类算法的鲁棒性,对实现电压暂降扰动源的快速、准确识别具有重要的意义.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	肖先勇	四川大学电气信息学院	223	2612	27.0	42.0
2	汪颖	四川大学电气信息学院	73	486	12.0	19.0
3	刘凯	四川大学电气信息学院	109	453	10.0	18.0
4	吴奎华	国网山东省电力公司经济技术研究院	21	70	5.0	7.0
5	徐方维	四川大学电气信息学院	24	193	7.0	13.0
6	崔灿	国网山东省电力公司经济技术研究院	3	12	2.0	3.0