基于PSO－MP算法和RBF神经网络的电能质量扰动识别

摘要：

准确识别扰动信号类型对分析和治理电能质量问题具有重要意义。文中提出一种基于粒子群优化匹配追踪算法（ PSO－MP）和RBF神经网络的电能质量扰动识别方法。首先，构建工频原子库将工频信号提取出来，得到的残余信号能更好地体现扰动信号差异性；再利用PSO优化匹配追踪算法以减小计算量，并结合离散Gabor原子库对残余扰动信号进行稀疏分解，准确提取其原子参数；最后将原子参数以及残余信号在原子上的投影的均值和标准偏差作为特征量，利用RBF神经网络对扰动信号进行识别。仿真算例表明，该方法能够有效地识别几种常见的电能质量扰动，且具有抗噪性能强、计算量小等优点。

关键词：电能质量扰动、原子分解、粒子群算法、消噪

所属期刊栏目：53

分类号：TM933

资助基金：河北省自然科学基金资助项目 E2016203268；河北省高等学校科学技术研究项目QN2016064

在线出版日期：2016-08-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：54-58