基于多特征组合的电能质量扰动识别方法

• 作者: 任志强 孙宁 胡洋 马杰
• 来源期刊: 电力电容器与无功补偿
• 关键词: 电能质量 无功功率补偿 小波包变换 S变换 多特征组合 概率神经网络
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 系统应用研究
• 页码范围: 125-130
• 页数: 6页
• 语种: 中文
• DOI: 10.14044/j.1674-1757.pcrpc.2019.02.023

摘要

为解决电力系统电能质量复合扰动识别困难的问题,同时为电网无功功率补偿提供依据,提出了一种基于多特征组合的电能质量复合扰动识别方法.应用小波包变换和S变换对电能质量扰动信号进行时频分析,提取信号的幅值特征和频率特征,构建电能质量扰动的多特征组合.然后利用概率神经网络构建多特征组合分类器实现电能质量扰动的分类识别.仿真实验证明,该方法能够识别包括两种复合扰动在内的7种电能质量扰动信号,并且具有较高的分类准确度和抗干扰能力,具有工程应用价值.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	马杰		1	0	0.0	0.0
2	孙宁		1	0	0.0	0.0
3	任志强		1	0	0.0	0.0
4	胡洋		1	0	0.0	0.0