基于熵和BP神经网络的单一电能质量扰动分类研究

• 作者: 方林
• 来源期刊: 红水河
• 学科: 工学
• 关键词: 香农熵 神经网络 电能质量 扰动 分类
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 电网技术
• 页码范围: 62-64
• 页数: 3页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 2050字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-408X.2018.05.019

摘要

电能扰动信号识别是电能质量研究的重要方向,文中针对8类单一扰动信号,运用Matlab软件生成每类信号200个电能扰动样本(其中100个用于训练,100个作为测试集),提取样本的香农熵和Kolmogorov熵作为特征向量,采用多层前馈神经网络(EBP)作为识别机.仿真分析结果说明:运用人工神经网络作为识别机结合熵特征参数的识别系统对于电能质量扰动信号的识别具有较好的效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	方林	柳州铁道职业技术学院动力技术学院	10	4	1.0	1.0