基于数字图像处理技术的暂态电能质量扰动分类

发布时间：2018-05-24 07:44

本文选题：电能质量 + 数字图像处理　；参考：《电力系统保护与控制》2015年13期

【摘要】：为改进暂态电能质量扰动分类方法的准确性,先将暂态电能质量扰动一维数据信号通过归一化处理转换为二维灰度图像,再应用伽马校正、边缘检测及峰谷检测等数字图像处理方法增强扰动特征,得到新的灰度图像和二值图像。提取二值图像的形态学特征值组成特征向量。通过概率神经网络实现暂态电能质量扰动分类。对所提方法进行了仿真计算和比较分析。结果表明,所提出的暂态电能质量扰动分类新方法改进了扰动分类的准确性,是一种有效可行的方法。
[Abstract]:In order to improve the accuracy of the transient power quality disturbance classification method, first, the one-dimensional data signal of transient power quality disturbance is converted into two-dimensional gray image through normalization processing, and then gamma correction, edge detection and peak valley detection are used to enhance the disturbance characteristics, and the new gray image and two value image are obtained. Two The morphological eigenvalues of the value image constitute the eigenvector. The transient power quality disturbance classification is realized by the probabilistic neural network. The simulation and comparison of the proposed method are simulated and compared. The results show that the proposed new method of transient power quality disturbance classification improves the accuracy of the disturbance classification. It is an effective and feasible method.
【作者单位】：深圳大学光电工程学院;
【基金】：国家自然科学基金项目(51177102,51477104) 深圳市基础研究计划项目(JCYJ20140418193546100,JCYJ20120817164050203)~~
【分类号】：TM711

【参考文献】

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【共引文献】

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