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基于小波分解和数据挖掘中决策树算法的电能质量扰动识别方法

孔英会车辚辚苑津莎安静刘云峰

华北电力大学电气与电子工程学院华北电力大学电气与电子工程学院 河北省保定市071003

摘要:针对短时电能质量变化和暂态扰动现象的不同特点,提出了一种基于小波分解和数据挖掘中决策树算法的电能质量扰动(power quality disturbance,PQD)识别方法。建立了正弦信号和6种常见PQD信号的数学模型,通过小波分解得到了上述信号的特征量,结合决策树方法实现了对PQD的自动分类,并通过合理选择小波类型、分类算法和去噪方法提高了PQD的分类精度。实验结果验证了该识别方法的准确性和高效性。
  • 专辑:

    理工C(机电航空交通水利建筑能源); 电子技术及信息科学

  • 专题:

    自动化技术

  • 分类号:

    TP18

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