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提出一种基于S变换和径向基神经网络的暂态电能质量扰动识别的方法。该方法首先用S变换对暂态电能质量扰动波形进行预处理．使用统计的方法提取了5个相关特征量，然后用径向基神经网络对提取的特征量样本进行分类。仿真结果表明，该方案正确率高，抗噪声能力强，训练样本少，响应快速．
基于S变换和径向基神经网络的暂态电能质量扰动识别
【摘 要】
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提出一种基于S变换和径向基神经网络的暂态电能质量扰动识别的方法。该方法首先用S变换对暂态电能质量扰动波形进行预处理．使用统计的方法提取了5个相关特征量，然后用径向基神
【机 构】
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湖南省电力公司益阳安化电力局
【出 处】
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自动化应用
【发表日期】
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2011年9期
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