本公开是一种高效电能质量扰动图像特征 提取与识别新方法，该方法包括：将电能质量信 号转换为灰度图像，使用伽马校正、边缘检测与 峰谷检测3种方法增强扰动特征后得到二值图 像，提取面积、欧拉数、角二阶矩、对比度、相关 性、均值、方差、逆差矩和熵9种特征构建原始特 征集；以特征基尼重要度为依据进行排序，确定 对分类影响最大的特征；综合考虑分类精度和效 率，确定随机森林中树的个数，使用最优特征子 集构建随机森林分类器对电能质量扰动信号进 行识别。本公开能够实现不同噪声环境下电压暂 降、电压暂升、电压中断、闪变、暂态振荡、谐波、 电压切痕、电压尖峰8类常见电能质量扰动信号 的高效、准确识别，并提高了扰动信号特征提取 效率。
