基于改进遗传算法的电能质量扰动特征优化与分类

"一种电能质量多扰动分类中特征组合优化方法" 在电能质量监测与分析领域，正确识别和分类扰动事件至关重要，因为这直接影响到电能质量的改善和电力系统的稳定运行。本文针对电能质量扰动分类过程中出现的冗余特征问题，提出了一种基于改进遗传算法的特征组合优化方法。这种方法首先利用小波变换对电能质量信号进行处理，提取出各层的小波能量熵作为初始特征。 小波变换在电能质量分析中具有突出的优势，它能够提供多分辨率分析，对瞬态扰动有良好的捕捉能力，比短时傅里叶变换和S变换更能适应电能质量扰动的非平稳特性。然而，大量的特征可能导致分类器训练的复杂性和分类准确性下降。 为了解决这一问题，文中引入了一种基于欧氏距离的适应度函数，结合改进的自适应遗传算法来筛选和优化特征组合。遗传算法是一种全局搜索优化工具，通过模拟生物进化过程中的遗传和突变机制来寻找最优解。改进的自适应遗传算法可以动态调整参数，以适应不同的分类任务，从而更有效地找到最优特征子集。 接着，通过比较二分类支持向量机（Binary-SVM）、多标签径向基神经网络（ML-RBF）和多标签K近邻法（ML-KNN）在不同噪声条件下的分类性能，验证了所提特征组合优化方法的有效性。这些分类器在处理电能质量单一扰动和混合扰动时，分类器的训练速度和分类准确率均得到了提升。 电能质量扰动的分类通常包括特征提取和模式分类两个阶段。特征提取阶段，研究者尝试使用各种信号处理技术，如小波变换、S变换、原子分解和谱峭度等。然而，每种方法都有其局限性，如短时傅里叶变换的固定时频分辨率和S变换对瞬态冲击检测的不足。因此，寻找最佳特征组合成为提高分类性能的关键。 文献中提到，传统的特征选择方法可能依赖于人工经验，而遗传算法的应用可以自动进行特征选择，减少了人工干预的需求。通过优化特征组合，可以降低分类器的训练复杂度，提高分类效率，避免冗余或无效特征对结果的负面影响。 该研究为电能质量扰动的识别和分类提供了一种新颖且有效的解决方案，特别是在处理大量特征和复杂扰动类型时，其优势更为明显。未来的研究可能进一步探索更智能的特征选择策略，以应对日益复杂的电力系统环境。