【摘 要】
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配电系统谐波扰动具有非平稳性、突变性和短时持续性,给快速、精准地定位与识别谐波扰动带来困难。为了改善配电系统谐波扰动的定位与识别效果,本文提出一种基于提升小波和改
【机 构】
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湘潭大学智能计算与信息处理教育部重点实验室,深圳职业技术学院
【基金项目】
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深圳市科技研发资金(JCYJ20140508155916430)
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配电系统谐波扰动具有非平稳性、突变性和短时持续性,给快速、精准地定位与识别谐波扰动带来困难。为了改善配电系统谐波扰动的定位与识别效果,本文提出一种基于提升小波和改进BP神经网络的扰动定位与识别新方法。首先用Euclidean分解算法得到db4小波提升方案,然后对谐波扰动信号进行提升小波分解,结合模极大值对谐波扰动突变点峰值进行定位,再用自适应学习率和增加动量项相结合的方法对传统BP神经网络改进并进行谐波扰动识别训练。仿真结果表明,该方法能更好地获取扰动时刻信息,定位快速精确,对配电系统谐波扰动识别率高。
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