基于小波神经网络的电能质量扰动辨识

李习武; 王艳松

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基于小波神经网络的电能质量扰动辨识

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为了对电能质量进行有效的治理,以提高用电效率,有必要对电能质量扰动进行准确的分类.基于小波的时频分析特点和一种新型的小波神经网络,提出了一种电能质量实用分类方法.利用正交小波对信号进行多分辨率分析,提取各类电能质量变化的能量特征;利用小波神经网络对输入特征矢量进行识别,完成对电能质量的自动分类.研究表明,该方法能有效地区分电压骤降、电压骤升、电压中断、脉冲暂态4种电能质量问题.

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来源
《电气技术》 |2007年第9期|56-58|共3页
作者
李习武; 王艳松;
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作者单位

中国石油大学信息与控制工程学院,山东,东营,257061;

中国石油大学信息与控制工程学院,山东,东营,257061;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类电气测量技术及仪器;
关键词
电能质量; 小波神经网络; 小波多分辨率分析;

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