融合随机森林和神经网络的电能质量分析算法

摘要：

提出了一种融合随机森林(RF)和神经网络(NN)的电能质量分析算法.首先利用 RF对电能质量信号进行特征提取和降维,然后利用 NN对提取的特征进行分类和识别,最后通过实验验证了该算法的有效性,并与其他常用的电能质量分析方法进行了比较.实验结果表明,该算法具有较高的准确率、召回率和 F1 值,以及较快的运行速度和较低的计算复杂度.

关键词：随机森林、神经网络、电能质量、扰动分析

所属期刊栏目：44

分类号：TM711;TP18(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：国家自然科学基金62076222

在线出版日期：2024-02-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：41-44