【摘 要】
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鉴于传统S变换的时频自适应能力差,窗口函数的形状、主瓣宽度和旁瓣高度过于单一,对不同频带的信号的检测分辨率不足以满足需求,本文提出一种新型的改进S变换（Modified S-Transform,MST）,通过改进S变换的能量集中度,引入四个辅助参数控制高斯窗函数的形状,优化了其尺度因子的自适应能力,使改进后的S变换获得了更出色的时频分辨性能。通过改进S变换检测电能质量扰动信号,获取模时频矩阵,能提
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鉴于传统S变换的时频自适应能力差,窗口函数的形状、主瓣宽度和旁瓣高度过于单一,对不同频带的信号的检测分辨率不足以满足需求,本文提出一种新型的改进S变换（Modified S-Transform,MST）,通过改进S变换的能量集中度,引入四个辅助参数控制高斯窗函数的形状,优化了其尺度因子的自适应能力,使改进后的S变换获得了更出色的时频分辨性能。通过改进S变换检测电能质量扰动信号,获取模时频矩阵,能提取时频曲线,全面反映扰动信号的时域、频域特征信息。本文建立了基于幅值、相位的峰度、偏度等特征值评价电能质量扰动信号的体系,通过改进S变换,综合提取了各扰动信号的31个特征量。并计算在节点划分时,候选特征子集中每一个特征分割该节点后Gini重要度,选择Gini重要度最大的特征作为该节点的分割特征,得到了所有特征的重要度排序,权衡作为模式识别分类器的输入的特征量的数量,选择使扰动识别结果更高的特征组合进行分类识别。基于贝叶斯优化,迭代选取随机森林（Random Forest,RF）算法内部的超参数,本文优化了随机森林构建过程中最重要的四个超参数:最大的决策树个数、最大特征数、最大深度和内部节点再划分所需最小样本数,通过对标准信号和电压暂降、电压暂升、电压中断、电压闪变、电压谐波、暂态振荡、电压尖峰和电压缺口等8种单一电能质量扰动信号共9种信号进行分类识别,将基于贝叶斯优化的随机森林与传统随机森林模式识别分类器的性能作对比,验证了改进算法的优越性,最高识别准确率能达到99.63%。另外,基于多标签分类的构想,应用改进S变换与贝叶斯优化的随机森林算法,对双重、多重以及某省会实际电力系统的电能质量扰动信号进行了分类识别,其中,双重电能质量扰动识别上限准确率约为96%,多重电能质量扰动信号的上限准确率约为93.5%,实际电力系统识别准确率为94.2%。最后,本文将识别效果与XBGoost和Lib SVM算法作分析对比,仿真试验结果表明,本文设计的改进算法分类准确率高,抗干扰能力强,且在训练样本少、低信噪比（Signal-to-noise Radio,SNR）条件下分类结果优势明显。
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