10.3969/j.issn.1000-3886.2011.05.020
基于改进PSO - WNN的电能质量扰动分类研究
提出一种基于改进粒子群算法和小波神经网络相结合的电能质量扰动分类方法.首先利用小波多分辨技术检测电能质量扰动信号,然后提取各类扰动能量特征向量,将此特征向量输入到优化后的小波神经网络进行识别,最后经改进粒子群小波神经网络得到电能质量扰动分类结果.实例仿真计算结果表明,方法可大大提高电能质量扰动分类识别能力.
电能质量扰动、改进粒子群算法、小波神经网络、分类识别
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TM711(输配电工程、电力网及电力系统)
2012-02-21(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共3页
59-60,85