基于小波变换能量分布和神经网络的电能质量扰动分类

摘要：

提出了基于小波变换能量分布和BP神经网络的电能质量扰动的自动分类方法.利用小波变换对电能质量扰动信号进行多分辨分析,计算各分解层能量分布,求出该能量分布与标准信号能量分布差值并将其作为信号特征量,通过一个3层BP网络得到扰动的类型.该方法将小波变换系数转化为能量分布,减少信号特征的数量,从而简化了神经网络结构.测试结果表明,即使在较强噪声信号背景下,该方法对电能质量扰动类型的识别率仍可达到94.5%,证明了该方法的有效性.

关键词：能量分布、小波变换、神经网络、电能质量、扰动、分类

所属期刊栏目：29

分类号：TM711(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：山东省信息产业基金资助项目31390005070630

在线出版日期：2009-07-29（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：64-67