摘要：针对短时电能质量变化和暂态扰动现象的不同特点，提出了一种基于小波分解和数据挖掘中决策树算法的电能质量扰动（power quality disturbance，PQD）识别方法。建立了正弦信号和6种常见PQD信号的数学模型，通过小波分解得到了上述信号的特征量，结合决策树方法实现了对PQD的自动分类，并通过合理选择小波类型、分类算法和去噪方法提高了PQD的分类精度。实验结果验证了该识别方法的准确性和高效性。http://www.cqvip.com//QK/91996X/200723/26014401.html

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