【摘 要】
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为了更好地分析和研究电能质量现象,找出引起电能质量问题的原因和采取针对性的解决办法,对电能质量扰动进行正确的分类识别,具有十分重要的意义。本文首先对电能质量问题作了介绍,对现有的电能质量扰动分类方法进行了深入分析和研究。然后利用小波变换(WT)、人工神经网络(ANN)、粒子群优化(PSO)算法、主成分分析(PCA)和核主成分分析(KPCA)等方法,对电能质量扰动进行分类识别。所做工作主要包括2个方
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为了更好地分析和研究电能质量现象,找出引起电能质量问题的原因和采取针对性的解决办法,对电能质量扰动进行正确的分类识别,具有十分重要的意义。本文首先对电能质量问题作了介绍,对现有的电能质量扰动分类方法进行了深入分析和研究。然后利用小波变换(WT)、人工神经网络(ANN)、粒子群优化(PSO)算法、主成分分析(PCA)和核主成分分析(KPCA)等方法,对电能质量扰动进行分类识别。所做工作主要包括2个方面:(1)提出了基于小波变换和PSO-BP神经网络的电能质量扰动分类方法。针对传
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