基于小波和神经网络的电能质量辨识方法

• 作者: 宋政湘 张桂青 欧阳森 王建华 耿英三 陈德桂
• 来源期刊: 电工电能新技术
• 学科: 工学
• 关键词: 电能质量 小波变换 神经网络 信号辨识
• 年，卷（期）: 2003,（3）
• 所属期刊栏目: 论文报告
• 页码范围: 32-36
• 页数: 5页
• 分类号: TM714
• 字数: 4184字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-3076.2003.03.008

摘要

本文提出一种新的基于小波和神经网络技术的电能质量辨识方法.对各种电能质量信号进行时域、频域和幅值分析,并从小波变换结果中提取与信号时域、频域和幅值量相关的几个特征量来表征不同电能质量信号.将这些特征量作为神经网络的输入可以实现电能质量的辨识.计算结果表明该方法的有效性和准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王建华	西安交通大学电气工程学院	193	2634	26.0	44.0
2	耿英三	西安交通大学电气工程学院	170	2157	24.0	39.0
3	陈德桂	西安交通大学电气工程学院	222	4512	37.0	56.0
4	欧阳森	西安交通大学电气工程学院	22	1103	17.0	22.0
5	宋政湘	西安交通大学电气工程学院	73	1616	21.0	39.0
6	张桂青	西安交通大学电气工程学院	10	146	6.0	10.0