基于多域特征分析与选择的电力数据识别方法

洪德华; 刘翠玲; 赵林燕; 雷沁怡; 王海鑫

doi:10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20222030

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基于多域特征分析与选择的电力数据识别方法

电气工程 | 更新时间：2026-02-25

- 基于多域特征分析与选择的电力数据识别方法
- 基于多域特征分析与选择的电力数据识别方法
- 水电能源科学 2023年第9期页码：211-215
- 作者机构：
  
  1. 国网安徽省电力有限公司信息通信分公司
  2. 沈阳工业大学电气工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
  
  国网安徽省电力有限公司科技项目(521207220002)
- DOI：10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20222030
  中图分类号： TM73;TP18
- 纸质出版：2023
- 稿件说明：
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洪德华, 刘翠玲, 赵林燕, 等. 基于多域特征分析与选择的电力数据识别方法[J]. 水电能源科学, 2023,(9):211-215.

洪德华, 刘翠玲, 赵林燕, et al. 基于多域特征分析与选择的电力数据识别方法[J]. 2023, (9): 211-215.
洪德华, 刘翠玲, 赵林燕, 等. 基于多域特征分析与选择的电力数据识别方法[J]. 水电能源科学, 2023,(9):211-215. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20222030.

洪德华, 刘翠玲, 赵林燕, et al. 基于多域特征分析与选择的电力数据识别方法[J]. 2023, (9): 211-215. DOI： 10.20040/j.cnki.1000-7709.2023.20222030.

摘要

为解决电力数据特征挖掘不充分导致识别精度不高的问题，提出一种基于多域特征分析与选择的电力数据识别方法。首先针对现有电力数据特征提取方法存在的不足，提出一种基于经验模态分解(EMD)与Hilbert变换(EMD-Hilbert)的特征提取方法，并对电力数据的功率特征和V-I轨迹特征进行量化表征；然后基于随机森林与广义序列后向选择搜索策略相结合的特征选择算法(RF-GSBS)得到最优特征子集，并采用RF算法构建电力数据的识别模型；最后通过仿真算例验证所提方法的有效性和准确性。结果表明，该算法可利用不同特征互补性解决单一特征识别精度不高的问题，并通过特征选择进一步提高学习算法的性能。

Abstract

关键词

Keywords

references

基于EMD特征提取的高频面板数据自适应聚类方法[J]. 刘兵;郑承利.统计与决策,2022(10)

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非侵入式负荷监测综述[J]. 邓晓平;张桂青;魏庆来;彭伟;李成栋.自动化学报,2022(03)

基于复现性和熵权区分度的非侵入式负荷识别方法[J]. 殷煌凯;许仪勋;李宁;王玥;李盈含.水电能源科学,2019(10)

基于改进变分模态分解和Hilbert变换的变压器局部放电信号特征提取及分类[J]. 朱永利;贾亚飞;王刘旺;李莉;郑艳艳.电工技术学报,2017(09)

Non-intrusive load monitoring algorithm based on features of V–I trajectory[J]. A. Longjun Wang;B. Xiaomin Chen;C. Gang Wang;D. Hua.Electric Power Systems Research,2018

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