【摘 要】
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电能质量扰动信号的分类识别是进行电能质量扰动分析和治理的重要前提.提出一种应用小波变换与神经网络相结合的暂态电能质量扰动分类方法.首先,针对暂态电能质量扰动信号的特点,选择db4小波变换来获得各层上的能量值,以提取不同扰动信号的特征参量.再通过确定适当的BP神经网络模型,对输入的扰动特征参量进行分类识别.仿真结果表明,该方法可以有效区分几种暂态电能质量扰动事件,且识别率较高.
【机 构】
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承德石油高等专科学校 电气与电子系,河北 承德067000
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电能质量扰动信号的分类识别是进行电能质量扰动分析和治理的重要前提.提出一种应用小波变换与神经网络相结合的暂态电能质量扰动分类方法.首先,针对暂态电能质量扰动信号的特点,选择db4小波变换来获得各层上的能量值,以提取不同扰动信号的特征参量.再通过确定适当的BP神经网络模型,对输入的扰动特征参量进行分类识别.仿真结果表明,该方法可以有效区分几种暂态电能质量扰动事件,且识别率较高.
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