基于小波特征提取和筛选的爬坡事件分类

为了便于对不同爬坡事件采取有针对性的控制调度策略,该文提出采用小波变换挖掘爬坡事件内部特征,并筛选出有效的能量特征用于指导爬坡分类。首先分析小波变换的原理和多分辨率特性,给出小波能量特征的提取方法。其次,结合类内稳定和类间差异的目标,以离散度矩阵为参考,使用判别分析法筛选出有效特征。最后文中以美国BPA区域2013年的风电数据为实例,按照风过程的类别生成3类爬坡样本,并根据文中所提方法训练得到爬坡分类器,然后对实例数据进行爬坡分类和验证。结果表明,小波能量特征对于区分不同类别爬坡事件具有可行性,同时筛选的小波特征对于进一步改善爬坡分类的性能具有重要意义。