【摘 要】
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针对电能质量扰动分类中冗余特征量造成分类器训练困难、分类准确率下降的问题,提出一种基于改进遗传算法的特征组合优化方法。该方法对信号进行小波变换,提取各层的改进小波
【机 构】
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武汉大学电气工程学院,国网湖北省电力公司孝感供电公司
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(51277134)~~
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针对电能质量扰动分类中冗余特征量造成分类器训练困难、分类准确率下降的问题,提出一种基于改进遗传算法的特征组合优化方法。该方法对信号进行小波变换,提取各层的改进小波能量熵作为原始特征,并构造一种基于欧氏距离的适应度函数,采用改进的自适应遗传算法对原始特征进行筛选和优化组合,形成用于电能质量扰动分类的最优特征组合。分别采用二分类-支持向量机法（Binary-SVM）、多标签径向基神经网络（ML-RBF）和多标签K近邻法（ML-KNN）对不同噪声情况下的电能质量单一扰动和混合扰动进行分类,仿真结果验证了所提特征
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