基于BP-AdaBoost的电压暂降源识别方法

• 作者: 陈春林 马明
• 来源期刊: 供用电
• 学科: 工学
• 关键词: 电压暂降 暂降源识别 集成学习 AdaBoost 混淆矩阵
• 年，卷（期）: 2020,（9）
• 所属期刊栏目: 特别策划
• 页码范围: 9-16
• 页数: 8页
• 分类号: TM71
• 字数: 5468字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19421/j.cnki.1006-6357.2020.09.002

摘要

电压暂降源的准确识别对治理电压暂降问题和改善电能质量至关重要.提出了一种基于BP-AdaBoost网络的电压暂降源识别方法.通过直接提取原始波形的时域特征和经S变换后的时频域特征,构建识别特征向量.针对单一分类器的分类精度和过拟合等不足,采用AdaBoost算法进行集成优化为强分类器.选取BP神经网络作为基础分类器,通过大量数据训练得出最强网络参数,得到BP-AdaBoost暂降源识别模型.应用仿真数据和实测数据验证了所提暂降源识别模型的有效性,证明所提方法识别精度高,具有工业应用前景.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马明	广东电网有限责任公司电力科学研究院	32	108	6.0	9.0
2	陈春林	广东电网有限责任公司电力科学研究院	1	0	0.0	0.0