基于小波熵和概率神经网络的配电网电压暂降源识别方法

• 作者: 何正友 贾勇 赵静
• 来源期刊: 电网技术
• 学科: 工学
• 关键词: 电压暂降源 小波熵 概率神经网络 配电网
• 年，卷（期）: 2009,（16）
• 所属期刊栏目: 电力系统
• 页码范围: 63-69
• 页数: 7页
• 分类号: TM714
• 语种: 中文

摘要

分析了短路故障、感应电动机启动和变压器投运引起电压暂降的原理及各类电压暂降的特征,提出一种基于小波熵(wavelet entropy,WE)和概率神经网络(probability neural network,PNN)的电压暂降源识别方法.提取信号的小波能谱熵和小波系数熵特征向量,并将其输入概率神经网络,实现电压暂降源的自动识别.利用Matlab/Simulink建立简单配电网的仿真模型进行验证,结果表明,基于小波熵和概率神经网络的方法能很好地识别电压暂降源.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何正友		303	7125	45.0	69.0
2	赵静		50	448	12.0	19.0
3	贾勇		7	128	3.0	7.0