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一种电能质量扰动监测与识别新方法
一种电能质量扰动监测与识别新方法
作者:
刘林
徐遐龄
曹健
林涛
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
电能质量
时频原子变换
模式识别
改进型自组织映射神经网络
摘要:
为了能够为各类电能扰动事件的本质研究和有效治理提供准确、可靠的依据,提出基于时频原子变换(timefrequency transform,TFT)和改进型自组织映射神经网络(improved self-organizing map,ISOM)的电能质量扰动在线监测与识别新方法。TFT具有自适应复带通滤波特性,其频窗中心与频窗半径解耦及频窗宽度不受中心频率的约束,可以灵活调整。通过设置恰当的频域窗口,TFT可有效抑制邻近频率分量的相互干扰,且有较好的动态响应速度。TFT能准确监测电力系统波形中电能质量事件,并为类型识别提供物理意义明确、指标具体的实时模式特征。依据TFT提取的特征向量,ISOM可准确识别单一或同时存在的多重电能质量事件,并对其严重程度进行直观表达,能动态反映电能质量事件各自的发展变化轨迹。仿真验证结果表明了所提出方法的有效性和优越性。
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S变换
多特征组合
概率神经网络
内容分析
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文献信息
篇名
一种电能质量扰动监测与识别新方法
来源期刊
中国电机工程学报
学科
工学
关键词
电能质量
时频原子变换
模式识别
改进型自组织映射神经网络
年,卷(期)
2011,(31)
所属期刊栏目
电力系统运行与规划
研究方向
页码范围
125-133
页数
分类号
TM72
字数
4790字
语种
中文
DOI
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
林涛
武汉大学电气工程学院
105
941
17.0
26.0
2
刘林
武汉大学电气工程学院
34
402
11.0
19.0
3
徐遐龄
31
299
10.0
16.0
4
曹健
武汉大学电气工程学院
11
182
6.0
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时频原子变换
模式识别
改进型自组织映射神经网络
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
中国电机工程学报
主办单位:
中国电机工程学会
出版周期:
半月刊
ISSN:
0258-8013
CN:
11-2107/TM
开本:
大16开
出版地:
北京清河小营东路15号 中国电力科学研究院内
邮发代号:
82-327
创刊时间:
1964
语种:
chi
出版文献量(篇)
16022
总下载数(次)
42
总被引数(次)
572718
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:
the National Natural Science Foundation of China
官方网址:
http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:
青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:
数理科学
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