[发明专利]基于分段改进S变换和随机森林的复合电能质量扰动识别方法有效
| 申请号： | 201910325436.0 | 申请日： | 2019-04-22 |
| 公开（公告）号： | CN110046593B | 公开（公告）日： | 2023-08-01 |
| 发明（设计）人： | 王仁明;汪宏阳;陈昱 | 申请（专利权）人： | 三峡大学 |
| 主分类号： | G06F18/213 | 分类号： | G06F18/213;G06F18/24;G06F18/10;G06N3/006 |
| 代理公司： | 宜昌市三峡专利事务所 42103 | 代理人： | 吴思高 |
| 地址： | 443002 *** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 基于分段改进S变换和随机森林的复合电能质量扰动识别方法，首先，基于扰动信号特征对改进S变换频域进行分段，并在每一段指定不同的窗宽调节因子值；然后，根据不同频段的频率分布特点提取扰动信号特征，再利用提取的扰动信号特征，构建基于CART算法的RF分类器，对待测信号进行分类。本发明一种基于分段改进S变换和随机森林的复合电能质量扰动识别方法，该方法对多数单一电能质量扰动信号和常见的双重复合电能质量扰动信号分类精度更高，噪声鲁棒性更好，所构建的分类器泛化误差更低。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 分段 改进 变换 随机 森林 复合 电能 质量 扰动 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.基于分段改进S变换和随机森林的复合电能质量扰动识别方法，其特征在于：首先，基于扰动信号特征对改进S变换频域进行分段，并在每一段指定不同的窗宽调节因子值；然后，根据不同频段的频率分布特点提取扰动信号特征，再利用提取的扰动信号特征，构建基于CART算法的RF分类器，对待测信号进行分类。
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