配电系统谐波扰动的定位与识别研究

• 作者: 何巨龙 刘丹 唐友明 王根平
• 来源期刊: 电气技术
• 关键词: 配电系统 谐波扰动 提升小波 BP神经网络 定位与识别
• 年，卷（期）: 2016,（12）
• 页码范围: 25-30
• 页数: 6页
• 字数: 3965字
• 语种: 中文

摘要

配电系统谐波扰动具有非平稳性、突变性和短时持续性，给快速、精准地定位与识别谐波扰动带来困难。为了改善配电系统谐波扰动的定位与识别效果，本文提出一种基于提升小波和改进BP神经网络的扰动定位与识别新方法。首先用Euclidean分解算法得到db4小波提升方案，然后对谐波扰动信号进行提升小波分解，结合模极大值对谐波扰动突变点峰值进行定位，再用自适应学习率和增加动量项相结合的方法对传统BP神经网络改进并进行谐波扰动识别训练。仿真结果表明，该方法能更好地获取扰动时刻信息，定位快速精确，对配电系统谐波扰动识别率高。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王根平	湘潭大学智能计算与信息处理教育部重点实验室	62	449	12.0	17.0
3	刘丹	湘潭大学智能计算与信息处理教育部重点实验室	23	75	3.0	8.0
4	何巨龙	湘潭大学智能计算与信息处理教育部重点实验室	5	53	3.0	5.0
7	唐友明	湘潭大学智能计算与信息处理教育部重点实验室	4	45	2.0	4.0