多重分形去趋势波动分析及改进决策树在电能质量分析中的应用

作     者：张淑清 张赟 刘海涛 胡皓 李华 姚玉永 刘勇 王涛 ZHANG Shu-qing;ZHANG Yun;LIU Hai-tao;HU Hao;LI Hua;YAO Yu-yong;LIU Yong;WANG Tao

作者机构：燕山大学电气工程学院河北秦皇岛066004 东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110004 国网冀北电力有限公司唐山供电公司河北唐山063000 

出 版 物：《计量学报》 (Acta Metrologica Sinica)

年 卷 期：2021年第42卷第4期

页      面：424-431页

学科分类：0808[工学-电气工程] 0809[工学-电子科学与技术（可授工学、理学学位）] 08[工学] 0804[工学-仪器科学与技术] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 0703[理学-化学] 

基　　金：国家重点研发项目(2018YFB0905500) 河北省自然科学基金重点项目(F2020203058) 河北省重点研发计划项目(18211833D) 中央引导地方科技发展专项资金项目(199477141G) 2019年国网冀北唐山供电公司电网参数性能评估及无线监测(SGJBTS00FZJS1902093) 

主　　题：计量学 多重分形去趋势波动分析 特征提取 改进决策树 电能质量分析 

摘      要：通过多重分形去趋势波动分析方法分析了6种常见的电能质量信号,证明了电能质量信号具有多重分形特征。据此提出基于多重分形去趋势波动分析的电能质量特征提取方法,选取多重分形谱参数(hq max、αmin、α0)和信号能量E作为特征向量矩阵,结合改进决策树分类,进行电能质量分析和识别。该方法与DTCWT、HHT和EEMD方法进行对比实验,结果表明,该方法表现出更好的识别结果,为电能质量信号的特征提取提供了一种新的思路。