【摘 要】
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电能是人们生活中不可或缺的部分,电能质量的问题也越来越受到社会高度重视,对其进行有效的检测和准确的分类是改善和提高电能质量的重要前提。本文从电能质量定义和研究现状出发,在总结常用的扰动识别方法基础上,提出了一种基于总体局部均值分解(ELMD)多尺度模糊熵和概率神经网络对暂态电能质量检测与识别新的分析方法。首先,阐述了暂态电能质量的基础理论,包括电能质量的概念以及电能质量扰动的分类,提出了对扰动信号
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电能是人们生活中不可或缺的部分,电能质量的问题也越来越受到社会高度重视,对其进行有效的检测和准确的分类是改善和提高电能质量的重要前提。本文从电能质量定义和研究现状出发,在总结常用的扰动识别方法基础上,提出了一种基于总体局部均值分解(ELMD)多尺度模糊熵和概率神经网络对暂态电能质量检测与识别新的分析方法。首先,阐述了暂态电能质量的基础理论,包括电能质量的概念以及电能质量扰动的分类,提出了对扰动信号进行消噪处理的必要性,并运用小波消噪方法对其消噪处理。研究了局部均值分解方法(LMD)的基本原理以及在信
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