一种广义S变换及模糊SOM网络的电能质量多扰动检测和识别方法

发布时间：2018-11-08 16:20

【摘要】：针对暂态电能质量电压多扰动信号的检测与分类问题,提出一种基于广义S变换及模糊SOM神经网络的暂态电能质量检测和识别方法。针对常见的电压多扰动信号,特别是两种扰动叠加的情况,采用广义S变换对扰动信号的时频特征进行提取,并取变换后的时间幅值平方和均值和特征频点作为神经网络的输入样本,采用模糊SOM神经网络进行训练,再用新的多扰动数据进行网络检验。仿真与实验结果表明,广义S变换能有效提高电能质量多扰动特征检测,模糊SOM神经网络能精确对其进行分类,该方法能够较好的解决电压多扰动叠加情况的定性和定量分类问题。
[Abstract]:A method of transient power quality detection and identification based on generalized S transform and fuzzy SOM neural network is proposed for the detection and classification of transient power quality voltage multi-disturbance signals. In this paper, the generalized S transform is used to extract the time-frequency characteristic of the voltage multi-disturbance signal, especially the superposition of the two disturbances. Taking the mean of square and characteristic frequency of the transformed time as the input sample of neural network, the fuzzy SOM neural network is used to train the neural network, and the new multi-disturbance data is used to test the network. The simulation and experimental results show that the generalized S-transform can effectively improve the power quality multi-disturbance feature detection, and the fuzzy SOM neural network can classify it accurately. This method can solve the problem of qualitative and quantitative classification of voltage multi-disturbance superposition.
【作者单位】： 合肥工业大学电气与自动化工程学院;湖南大学电气与信息工程学院;
【基金】：国家杰出青年科学基金项目(50925727) 国家自然科学基金项目(60876022) 国防预研重大项目(C1120110004)~~
【分类号】：TM711

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：2319017