【摘 要】
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随着电能质量敏感设备应用的快速增加,电能质量问题已受到电力部门与用户的极大关注,因此如何准确地检测出扰动和正确地进行分类识别是构建完整的电能质量监测系统的必要步骤和进一步进行改善电能质量的前提条件。本文针对电能质量问题,分析了基于不同方法的电能质量扰动的研究现状,对各类电能质量扰动特性及起因进行了综合分析。论文以Matlab7.4为仿真平台,采用了基于S变换和弹性BP神经网络结构(RPROP)的电
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随着电能质量敏感设备应用的快速增加,电能质量问题已受到电力部门与用户的极大关注,因此如何准确地检测出扰动和正确地进行分类识别是构建完整的电能质量监测系统的必要步骤和进一步进行改善电能质量的前提条件。本文针对电能质量问题,分析了基于不同方法的电能质量扰动的研究现状,对各类电能质量扰动特性及起因进行了综合分析。论文以Matlab7.4为仿真平台,采用了基于S变换和弹性BP神经网络结构(RPROP)的电能质量扰动自动检测分类方法。首先,通过S变换对电能质量扰动信号进行时频分析,有效实现对各种扰
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