基于小波和改进S变换的电能质量扰动分类

• 作者: 刘顺桂 尹远兴 彭建春 江辉 田启东
• 来源期刊: 深圳大学学报（理工版）
• 学科: 工学
• 关键词: 电力系统 电能质量 小波变换 改进的S变换 概率神经网络 扰动分类 信号分析
• 年，卷（期）: 2014,（1）
• 所属期刊栏目: 光电工程
• 页码范围: 23-29
• 页数: 7页
• 分类号: TM711|TM93
• 字数: 5210字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1249.2014.01023

摘要

针对电能质量分析中的电能质量扰动信号快速精确检测及分类重要内容,提出基于小波变换结合改进S变换的电能质量扰动分类方法.通过小波变换得到高低频分量,并选取低频分量做改进的S变换提取特征向量,既保持原信号特征,且得到的S变换模矩阵维数只有原信号直接做S变换的模矩阵维数的1/4.通过概率神经网络(probabilistic neural network,PNN)对信号进行分类.仿真结果证明,所提方法有效,能很好实现分类,且减少分类时间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘顺桂		38	192	9.0	12.0
2	彭建春	深圳大学机电与控制工程学院	26	249	8.0	15.0
3	江辉	深圳大学光电工程学院	20	170	7.0	12.0
4	田启东		8	42	5.0	6.0
5	尹远兴	深圳大学光电工程学院	1	8	1.0	1.0