基于离散小波变换和小波神经网络的电能质量扰动检测与分类方法

发布时间：2017-07-29 17:01

  本文关键词：基于离散小波变换和小波神经网络的电能质量扰动检测与分类方法

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【摘要】：改善电能质量的前提和关键是准确迅速地对电能质量各扰动进行检测和分类。提出了一种电能质量检测与分类的新方法。电能质量事件经过采样后采用离散小波变换(DWT)进行去噪,获得高信噪比的信号,然后将信号进行分解并提取出8个最优特征向量。选取sym4小波作为母小波,采用基于小波神经网络的方法对电能质量扰动信号进行辨识,从而实现对电能质量扰动的检测与分类。最后,仿真结果验证了所提出方法的有效性与高准确度。
【作者单位】： 沈阳工程学院自动化学院;东北大学信息科学与工程学院;
【关键词】： 电能质量 离散小波变换 小波神经网络 检测 分类
【基金】：国家自然科学基金重点项目(51435009) 中国博士后科学基金特别资助项目(2015T80798) 辽宁省教育厅科技项目(L2014530,L2015372)
【分类号】：TM711
【正文快照】： 0引言 近年来,电能质量问题越来越受到人们的广泛关注。改善电能质量的前提和关键是准确迅速地对电能质量各扰动进行检测和分类。目前电能质量扰动检测和识别的主要方法有傅里叶变换、小波变换、模糊推理和神经网络等[1-2]。鉴于傅里叶变换在识别暂态信号方面的不足,小波变换

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本文编号：590143