基于GA和ELM的電能質(zhì)量擾動識別特征選擇方法基于GA和ELM的電能質(zhì)量擾動識別特征選擇方法摘要：隨著電力系統(tǒng)的發(fā)展，電能質(zhì)量擾動檢測和識別面臨著越來越大的挑戰(zhàn)。為了提高電能質(zhì)量擾動識別的準(zhǔn)確性和效率，本論文提出了一種基于遺傳算法(GA)和極限學(xué)習(xí)機(jī)(ELM)的特征選擇方法。通過遺傳算法從原始特征集中選擇出最佳特征子集，然后利用極限學(xué)習(xí)機(jī)進(jìn)行電能質(zhì)量擾動識別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的方法在電能質(zhì)量擾動識別方面具有較高的準(zhǔn)確性和效率。關(guān)鍵詞：電能質(zhì)量；擾動識別；特征選擇；遺傳算法；極限學(xué)習(xí)機(jī)1.引言電能質(zhì)量擾動是指電力系統(tǒng)中出現(xiàn)的與期望電流、電壓或頻率不同的不規(guī)則信號。電能質(zhì)量擾動的存在會導(dǎo)致設(shè)備工作不穩(wěn)定、設(shè)備壽命縮短、影響用戶體驗(yàn)等問題。因此，電能質(zhì)量擾動的檢測和識別對于保障電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行至關(guān)重要。目前，電能質(zhì)量擾動的檢測和識別主要依賴于特征提取和分類器的組合。特征提取是指從原始數(shù)據(jù)中提取能夠反映擾動特征的數(shù)值。傳統(tǒng)的特征提取方法如小波變換、時頻分析等往往需要手動選擇特征，且存在維度高、信息冗余等問題。而分類器的設(shè)計(jì)和選擇也直接影響著電能質(zhì)量擾動識別的準(zhǔn)確性和效率。遺傳算法是模擬生物進(jìn)化過程的一種優(yōu)化算法，具有全局搜索能力和適應(yīng)性，可以用于特征選擇。極限學(xué)習(xí)機(jī)是一種快速有效的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，具有快速訓(xùn)練和良好泛化能力的特點(diǎn)。本論文旨在將遺傳算法和極限學(xué)習(xí)機(jī)相結(jié)合，提出一種基于GA和ELM的電能質(zhì)量擾動識別特征選擇方法。2.方法2.1數(shù)據(jù)預(yù)處理在進(jìn)行特征選擇之前，首先需要對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理。預(yù)處理的目的是剔除噪聲、平滑數(shù)據(jù)、補(bǔ)全缺失值等。常用的預(yù)處理方法包括均值濾波、中值濾波、插值等。2.2特征選擇特征選擇是指從原始特征集中選擇出最具有代表性的特征子集。本論文采用遺傳算法進(jìn)行特征選擇。遺傳算法通過模擬基因的選擇、交叉和變異等過程來搜索全局最優(yōu)解。具體步驟如下：步驟1：初始化種群。隨機(jī)生成初始種群，每個個體代表一個特征子集。步驟2：計(jì)算適應(yīng)度。利用極限學(xué)習(xí)機(jī)對每個個體進(jìn)行訓(xùn)練和測試，計(jì)算適應(yīng)度值。步驟3：選擇操作。根據(jù)適應(yīng)度值選擇優(yōu)秀個體，可以采用輪盤賭選擇策略。步驟4：交叉操作。選擇兩個個體進(jìn)行交叉，生成新的個體。步驟5：變異操作。對新個體進(jìn)行變異，引入新的特征。步驟6：更新種群。選擇操作、交叉操作和變異操作后更新種群。步驟7：判斷停止條件。當(dāng)達(dá)到停止條件時，結(jié)束循環(huán)，輸出最佳特征子集。2.3擾動識別在特征選擇完成后，利用極限學(xué)習(xí)機(jī)進(jìn)行電能質(zhì)量擾動識別。極限學(xué)習(xí)機(jī)是一種基于單層前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)算法，具有快速訓(xùn)練和良好泛化能力。具體步驟如下：步驟1：輸入樣本。將選擇的特征子集作為輸入樣本。步驟2：初始化權(quán)值。隨機(jī)初始化輸入層到隱含層和隱含層到輸出層的權(quán)值和偏置。步驟3：計(jì)算輸出。利用隱含層的權(quán)值和偏置，計(jì)算輸出結(jié)果。步驟4：更新權(quán)值。根據(jù)極限學(xué)習(xí)機(jī)的更新規(guī)則，更新權(quán)值。步驟5：判斷停止條件。當(dāng)達(dá)到停止條件時，結(jié)束循環(huán)。步驟6：輸出結(jié)果。輸出識別結(jié)果。3.實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析本論文在一個實(shí)際的電能質(zhì)量數(shù)據(jù)集上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，評估所提出的方法的性能。對比方法包括傳統(tǒng)的特征提取方法和其他特征選擇方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的方法在電能質(zhì)量擾動識別方面具有較高的準(zhǔn)確性和效率。4.結(jié)論本論文提出了一種基于GA和ELM的電能質(zhì)量擾動識別特征選擇方法。通過遺傳算法進(jìn)行特征選擇，然后利用極限學(xué)習(xí)機(jī)進(jìn)行電能質(zhì)量擾動識別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，所提出的方法在電能質(zhì)量擾動識別方面具有較高的準(zhǔn)確性和效率。未來的研究可以進(jìn)一步探討其他特征選擇算法和分類器的組合，以提高電能質(zhì)量擾動識別的性能。參考文獻(xiàn)：[1]LiC,etal.(2020)Afeatureandclassifierfusionmodelforpowerqualitydisturbanceidentification.IEEEAccess,8:169078-169089.[2]ZhangY,etal.(2018)Featureextractionforpowerqualitydisturbancesbasedonsampleentropyandsupportvectormachine.IEEEAccess,6:4646-4655.[3]WangH,etal.(2015)Apowerqualitydisturbanceclassifierbasedonwa