文献类型：期刊文章

作　　者：秦英林[1,2] 田立军[1] 常学飞[1]

机构地区：[1]山东大学电气工程学院,山东济南250061 [2]山东建筑大学计算机学院,山东济南250101

出　　处：《电力自动化设备》

基　　金：山东省信息产业基金资助项目(31390005070630)~~

年　　份：2009

卷　　号：29

期　　号：7

起止页码：64-67

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2008、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2011_2012、EI(收录号：20093112228273)、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

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  

分 类 号：TM711]