基于离散小波变换和小波神经网络的电能质量扰动检测与分类方法

• 作者: 于宏涛 孙秋野 孟祥斌 庞新富 田卫华
• 来源期刊: 电气应用
• 关键词: 电能质量 离散小波变换 小波神经网络 检测 分类
• 年，卷（期）: 2016,（23）
• 所属期刊栏目: 电能质量
• 页码范围: 51-56
• 页数: 6页
• 语种: 中文

摘要

0 引言 近年来,电能质量问题越来越受到人们的广泛关注.改善电能质量的前提和关键是准确迅速地对电能质量各扰动进行检测和分类.目前电能质量扰动检测和识别的主要方法有傅里叶变换、小波变换、模糊推理和神经网络等[1-2].鉴于傅里叶变换在识别暂态信号方面的不足,小波变换被越来越多地应用于暂态信号的检测与识别.在文献[3-4]中,分别将小波变换与模糊推理、支持向量机相结合用于暂态电能质量扰动检测与识别.文献[5-7]阐述了基于小波变换的识别技术在电力系统中的应用以及小波神经网络在信号去噪中的应用.文献[8-9]分别提出了利用S变换和改进S变换下的模时频矩阵对电能质量扰动检测与识别的方法,该方法分类过程简单,可信度高,抗干扰能力强.