基于多特征组合的电能质量扰动识别方法

论文摘要

为解决电力系统电能质量复合扰动识别困难的问题,同时为电网无功功率补偿提供依据,提出了一种基于多特征组合的电能质量复合扰动识别方法。应用小波包变换和S变换对电能质量扰动信号进行时频分析,提取信号的幅值特征和频率特征,构建电能质量扰动的多特征组合。然后利用概率神经网络构建多特征组合分类器实现电能质量扰动的分类识别。仿真实验证明,该方法能够识别包括两种复合扰动在内的7种电能质量扰动信号,并且具有较高的分类准确度和抗干扰能力,具有工程应用价值。

论文目录

• 0 引言
• 1 电能质量扰动分析
•   1.1 小波包变换
•     1.1.1 小波包变换参数确定
•     1.1.2 扰动信号小波包变换分析
•   1.2 S变换
•     1.2.1 基本理论
•     1.2.2 扰动信号S变换分析
• 2 多特征组合的电能质量扰动分类识别
• 3 仿真分析
•   3.1 特征提取仿真
•   3.2 多特征组合分类识别仿真
• 4 结语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 马杰,孙宁,任志强,胡洋

关键词: 电能质量,无功功率补偿,小波包变换,变换,多特征组合,概率神经网络

来源: 电力电容器与无功补偿 2019年02期

年度: 2019

分类: 工程科技Ⅱ辑

专业: 电力工业

单位: 国网张家口供电公司,国网廊坊供电公司

分类号: TM711

DOI: 10.14044/j.1674-1757.pcrpc.2019.02.023

页码: 125-130

总页数: 6

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