基于Hoeffding Tree的电能质量在线扰动分类

发布时间：2018-09-19 07:00

【摘要】：为满足电能质量扰动事件的在线分类需求,提出了一种基于Hoeffding Tree的电能质量扰动在线分类方法。对电能质量在线扰动分类中的关键技术进行了研究,提出用小波变换和离散傅里叶变换相结合的判别方法检测电能质量扰动,该算法采用自适应滑动数据窗算法,能够根据扰动持续时间提取完整的扰动事件。以小波信号能量以及基波有效值构成特征向量,利用Hoeffding Tree算法构建增量式分类训练模型。仿真结果表明,所提方法的准确度和效率均满足电能质量扰动事件在线检测和分类的要求。
[Abstract]:In order to meet the need of online classification of power quality disturbance events, a power quality disturbance online classification method based on Hoeffding Tree is proposed. In this paper, the key technology of power quality online disturbance classification is studied. A discriminant method based on wavelet transform and discrete Fourier transform is proposed to detect power quality disturbance. The adaptive sliding data window algorithm is used in this algorithm. A complete disturbance event can be extracted according to the duration of the disturbance. The eigenvector is composed of wavelet signal energy and fundamental effective value, and the incremental classification training model is constructed by using Hoeffding Tree algorithm. Simulation results show that the accuracy and efficiency of the proposed method can meet the requirements of on-line detection and classification of power quality disturbance events.
【作者单位】： 上海交通大学电气工程系电力传输与功率变换控制教育部重点实验室;
【基金】：国家高技术研究发展计划(863计划)资助项目(2012AA050503) 上海市科委资助项目(11dz1210402)~~
【分类号】：TM711

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本文编号：2249385