基于概率神经网络和双小波的电能质量扰动自动识别

石敏; 吴正国; 徐袭

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基于概率神经网络和双小波的电能质量扰动自动识别

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对电能质量(PQ)扰动的自动识别是找出引起PQ·问题根本原因的前提.提出了一种基于概率神经网络PNN(Probabilistic Neural Networks)和db10,db1双小波的PQ扰动自动识别方法.首先,利用db10小波对信号进行分解,将各层小波变换系数的能量和第1高频层模极大值情况作为PNN的输入矢量,判断扰动类型;然后,对信号进行傅里叶变换以检测信号中是否含有谐波;最后,对判断存在电压下降的信号进行db1小波分解,根据其低频层的模值区分电压下陷和电压中断信号.测试结果表明,该方法提高了识别正确率,且实现简单,能有效检测幅值较小的谐波.

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来源
《电力自动化设备》 |2006年第3期|5-8|共4页
作者
石敏; 吴正国; 徐袭;
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作者单位

海军工程大学,信息与电气学院,湖北,武汉,430033;

海军工程大学,信息与电气学院,湖北,武汉,430033;

海军工程大学,信息与电气学院,湖北,武汉,430033;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类自动调整;
关键词
电能质量; 扰动识别; 概率神经网络; 小波变换; 双小波; 快速傅里叶变换;

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