【摘 要】
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针对配电网系统电能质量扰动的非平稳性、突变性和短时持续性问题,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
【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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深圳市基础布局项目(JCYJ20160429112213821);深圳市科技研发资金(JCYJ20140508155916430)
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针对配电网系统电能质量扰动的非平稳性、突变性和短时持续性问题,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;然后对扰动信号进行提升小波分解,结合模极大值对扰动突变点峰值进行定位检测;再利用自适应学习率和增加动量项相结合的方法对BP神经网络改进并进行扰动识别训练。仿真结果表明,该方法能更好地获取扰动时刻信息,定位快速且精度高,能有效地克服传统BP神经网络易陷入局部极小点和收敛速度慢的缺点,对配电网系统电能质量扰动识别率高。
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