基于分形特征提取的电能质量数据挖掘

发布时间：2017-10-10 16:24

  本文关键词：基于分形特征提取的电能质量数据挖掘

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【摘要】：发现"海量"监测数据中电能质量问题,并提取出有用信息,是电能质量有效治理的关键。将大数据挖掘技术应用于电能质量知识发现,8类电能质量数据先进行EMD分解,取前2阶IMF参数后结合分形理论分别求取计盒维、截距等10维特征参数。经泛化处理后,训练并生成了可靠的决策树,抽取出IF-THEN分类规则,用于电能质量问题预测。通过对比分析,分形参数较其他特征参数更有利于如振荡暂态、切痕、尖峰、闪变等电能质量问题分析,特别是对含噪电能质量的分析。结合大数据挖掘技术,不含噪和含噪信号的平均识别率分别提高了1.8%和4.1%。
【作者单位】： 柳州铁道职业技术学院动力技术学院;武汉大学电气工程学院;
【关键词】： 数据挖掘 EMD分解 分形理论 决策树
【基金】：国家自然科学基金项目(51177111)
【分类号】：TP311.13
【正文快照】： 0引言 现代工业技术的不断发展使得人们生活水平不断地提高,进而对电能质量和供电可靠性提出更严格的要求。近年来,世界各国为改善供电环境,都在积极地开发利用清洁、可再生能源。这些新能源并入原有的电力系统,会引起电压偏差、电压波动、闪变、谐波污染等一系列电能质量问

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