短时电能质量扰动波形的识别

• 作者: 余健明 张萍 许瑾 魏磊
• 来源期刊: 西安理工大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 瞬时无功功率理论 小波变换 神经网络 分类与识别 短时电能质量扰动
• 年，卷（期）: 2006,（2）
• 页码范围: 150-153
• 页数: 4页
• 分类号: TM7
• 字数: 2933字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1006-4710.2006.02.009

摘要

提出一种新的基于瞬时无功功率理论和小波-神经网络技术对电能质量进行辨识的方法.首先对各种电能质量信号进行时域和幅值分析,将在幅值上有显著特征的短期电能质量扰动信号识别出来;再对其余的信号进行小波变换,提取与信号频域相关的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(ANN)的输入可以实现电能质量的辨识.计算结果表明了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	余健明	西安理工大学自动化与信息工程学院	67	1955	24.0	43.0
2	张萍	西安理工大学自动化与信息工程学院	2	29	2.0	2.0
3	魏磊		4	55	3.0	4.0
4	许瑾	西安理工大学自动化与信息工程学院	1	6	1.0	1.0