基于GA和ELM的电能质量扰动识别特征选择方法

基于GA和ELM的电能质量扰动识别特征选择方法基于GA和ELM的电能质量扰动识别特征选择方法摘要：随着电力系统的发展，电能质量扰动检测和识别面临着越来越大的挑战。为了提高电能质量扰动识别的准确性和效率，本论文提出了一种基于遗传算法(GA)和极限学习机(ELM)的特征选择方法。通过遗传算法从原始特征集中选择出最佳特征子集，然后利用极限学习机进行电能质量扰动识别。实验结果表明，所提出的方法在电能质量扰动识别方面具有较高的准确性和效率。关键词：电能质量；扰动识别；特征选择；遗传算法；极限学习机1.引言电能质量扰动是指电力系统中出现的与期望电流、电压或频率不同的不规则信号。电能质量扰动的存在会导致设备工作不稳定、设备寿命缩短、影响用户体验等问题。因此，电能质量扰动的检测和识别对于保障电力系统的稳定运行至关重要。目前，电能质量扰动的检测和识别主要依赖于特征提取和分类器的组合。特征提取是指从原始数据中提取能够反映扰动特征的数值。传统的特征提取方法如小波变换、时频分析等往往需要手动选择特征，且存在维度高、信息冗余等问题。而分类器的设计和选择也直接影响着电能质量扰动识别的准确性和效率。遗传算法是模拟生物进化过程的一种优化算法，具有全局搜索能力和适应性，可以用于特征选择。极限学习机是一种快速有效的机器学习算法，具有快速训练和良好泛化能力的特点。本论文旨在将遗传算法和极限学习机相结合，提出一种基于GA和ELM的电能质量扰动识别特征选择方法。2.方法2.1数据预处理在进行特征选择之前，首先需要对原始数据进行预处理。预处理的目的是剔除噪声、平滑数据、补全缺失值等。常用的预处理方法包括均值滤波、中值滤波、插值等。2.2特征选择特征选择是指从原始特征集中选择出最具有代表性的特征子集。本论文采用遗传算法进行特征选择。遗传算法通过模拟基因的选择、交叉和变异等过程来搜索全局最优解。具体步骤如下：步骤1：初始化种群。随机生成初始种群，每个个体代表一个特征子集。步骤2：计算适应度。利用极限学习机对每个个体进行训练和测试，计算适应度值。步骤3：选择操作。根据适应度值选择优秀个体，可以采用轮盘赌选择策略。步骤4：交叉操作。选择两个个体进行交叉，生成新的个体。步骤5：变异操作。对新个体进行变异，引入新的特征。步骤6：更新种群。选择操作、交叉操作和变异操作后更新种群。步骤7：判断停止条件。当达到停止条件时，结束循环，输出最佳特征子集。2.3扰动识别在特征选择完成后，利用极限学习机进行电能质量扰动识别。极限学习机是一种基于单层前馈神经网络的学习算法，具有快速训练和良好泛化能力。具体步骤如下：步骤1：输入样本。将选择的特征子集作为输入样本。步骤2：初始化权值。随机初始化输入层到隐含层和隐含层到输出层的权值和偏置。步骤3：计算输出。利用隐含层的权值和偏置，计算输出结果。步骤4：更新权值。根据极限学习机的更新规则，更新权值。步骤5：判断停止条件。当达到停止条件时，结束循环。步骤6：输出结果。输出识别结果。3.实验结果与分析本论文在一个实际的电能质量数据集上进行实验，评估所提出的方法的性能。对比方法包括传统的特征提取方法和其他特征选择方法。实验结果表明，所提出的方法在电能质量扰动识别方面具有较高的准确性和效率。4.结论本论文提出了一种基于GA和ELM的电能质量扰动识别特征选择方法。通过遗传算法进行特征选择，然后利用极限学习机进行电能质量扰动识别。实验结果表明，所提出的方法在电能质量扰动识别方面具有较高的准确性和效率。未来的研究可以进一步探讨其他特征选择算法和分类器的组合，以提高电能质量扰动识别的性能。参考文献：[1]LiC,etal.(2020)Afeatureandclassifierfusionmodelforpowerqualitydisturbanceidentification.IEEEAccess,8:169078-169089.[2]ZhangY,etal.(2018)Featureextractionforpowerqualitydisturbancesbasedonsampleentropyandsupportvectormachine.IEEEAccess,6:4646-4655.[3]WangH,etal.(2015)Apowerqualitydisturbanceclassifierbasedonwa