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基于db4小波变换与BP神经网络的暂态电能质量扰动分类方法
被引量：
1
1
作者
崔志强
《承德石油高等专科学校学报》
CAS
2021年第6期43-46,71,共5页
电能质量扰动信号的分类识别是进行电能质量扰动分析和治理的重要前提。提出一种应用小波变换与神经网络相结合的暂态电能质量扰动分类方法。首先,针对暂态电能质量扰动信号的特点,选择db4小波变换来获得各层上的能量值,以提取不同扰动...
电能质量扰动信号的分类识别是进行电能质量扰动分析和治理的重要前提。提出一种应用小波变换与神经网络相结合的暂态电能质量扰动分类方法。首先,针对暂态电能质量扰动信号的特点,选择db4小波变换来获得各层上的能量值,以提取不同扰动信号的特征参量。再通过确定适当的BP神经网络模型,对输入的扰动特征参量进行分类识别。仿真结果表明,该方法可以有效区分几种暂态电能质量扰动事件,且识别率较高。
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关键词
暂态电能质量
db
4
小波
变换
BP神经网络
扰动分类
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职称材料
基于小波特征提取的可调节负荷辨识方法
被引量：
8
2
作者
许春蕾
刘文颖
+2 位作者
郭虎
刘福潮
郑伟
《可再生能源》
CAS
北大核心
2019年第6期845-851,共7页
可调节负荷辨识方法能够区别可再生能源并网的电力系统中各类具有调节特性的负荷。文章对各类典型可调节负荷特征进行了深入分析,提取可调节负荷的最大可调节速率、调节深度、最大可调节时间等特征参量。为了提高可调节负荷的辨识精度,...
可调节负荷辨识方法能够区别可再生能源并网的电力系统中各类具有调节特性的负荷。文章对各类典型可调节负荷特征进行了深入分析,提取可调节负荷的最大可调节速率、调节深度、最大可调节时间等特征参量。为了提高可调节负荷的辨识精度,利用DB小波变换提取小波能量值作为新增特征参量,在此基础上,提出一种基于小波特征提取的可调节负荷辨识方法,并采用模糊C均值聚类方法(FCM)进行负荷辨识。最后,对甘肃某地区典型综合负荷点进行仿真计算,验证了所提辨识方法可有效提高可调节负荷的辨识精度,对利用可调节负荷的调节能力消纳受阻风电具有重要的现实意义。
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关键词
可调节负荷辨识
db小波变换
特征提取
小波
能量值
FCM
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职称材料
基于剩余电流波形特征量的智能电气火灾监控研究
被引量：
5
3
作者
门茂琛
杜雨佳
+1 位作者
徐铭铭
吴焕昭
《消防科学与技术》
CAS
北大核心
2023年第4期549-554,共6页
目前剩余电流式电气火灾监控系统使用固定的剩余电流有效值作为电气火灾的预警判据,在使用过程中频繁出现误报警,存在很大的消防安全隐患。搭建电气火灾试验平台,通过提取不同负荷情况下正常运行与接地故障时的剩余电流波形,提出了一种...
目前剩余电流式电气火灾监控系统使用固定的剩余电流有效值作为电气火灾的预警判据,在使用过程中频繁出现误报警,存在很大的消防安全隐患。搭建电气火灾试验平台,通过提取不同负荷情况下正常运行与接地故障时的剩余电流波形,提出了一种使用剩余电流波形特征量预警电气火灾的方法。使用小波变换对原始剩余电流信号进行滤波并提取其中的低频分量,根据低频分量的时域特征与波形特征构成波形特征向量,用于训练BP神经网络,通过智能算法自动识别故障,提高了剩余电流火灾预警的准确率。
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关键词
电气火灾监控
db
20
小波
变换
BP神经网络
剩余电流
波
形特征量
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职称材料
题名
基于db4小波变换与BP神经网络的暂态电能质量扰动分类方法
被引量：
1
1
作者
崔志强
机构
承德石油高等专科学校电气与电子系
出处
《承德石油高等专科学校学报》
CAS
2021年第6期43-46,71,共5页
文摘
电能质量扰动信号的分类识别是进行电能质量扰动分析和治理的重要前提。提出一种应用小波变换与神经网络相结合的暂态电能质量扰动分类方法。首先,针对暂态电能质量扰动信号的特点,选择db4小波变换来获得各层上的能量值,以提取不同扰动信号的特征参量。再通过确定适当的BP神经网络模型,对输入的扰动特征参量进行分类识别。仿真结果表明,该方法可以有效区分几种暂态电能质量扰动事件,且识别率较高。
关键词
暂态电能质量
db
4
小波
变换
BP神经网络
扰动分类
Keywords
transient power quality
db
4 wavelet transform
BP neural network
disturbance classification
分类号
TM711 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
基于小波特征提取的可调节负荷辨识方法
被引量：
8
2
作者
许春蕾
刘文颖
郭虎
刘福潮
郑伟
机构
华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室
国网甘肃省电力公司
出处
《可再生能源》
CAS
北大核心
2019年第6期845-851,共7页
基金
国家科技支撑计划项目(2015BAA01B04)
国家电网公司科技项目(52272216002D)
国网甘肃省电力公司科技项目(SGGSKY00JNJS1700149)
文摘
可调节负荷辨识方法能够区别可再生能源并网的电力系统中各类具有调节特性的负荷。文章对各类典型可调节负荷特征进行了深入分析,提取可调节负荷的最大可调节速率、调节深度、最大可调节时间等特征参量。为了提高可调节负荷的辨识精度,利用DB小波变换提取小波能量值作为新增特征参量,在此基础上,提出一种基于小波特征提取的可调节负荷辨识方法,并采用模糊C均值聚类方法(FCM)进行负荷辨识。最后,对甘肃某地区典型综合负荷点进行仿真计算,验证了所提辨识方法可有效提高可调节负荷的辨识精度,对利用可调节负荷的调节能力消纳受阻风电具有重要的现实意义。
关键词
可调节负荷辨识
db小波变换
特征提取
小波
能量值
FCM
Keywords
adjustable load identification
db
wavelet transform
feature extraction
wavelet energy value
FCM
分类号
TK81 [动力工程及工程热物理—流体机械及工程]
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职称材料
题名
基于剩余电流波形特征量的智能电气火灾监控研究
被引量：
5
3
作者
门茂琛
杜雨佳
徐铭铭
吴焕昭
机构
郑州大学综合设计研究院有限公司
郑州大学电气与信息工程学院
国网河南省电力公司电力科学研究院
出处
《消防科学与技术》
CAS
北大核心
2023年第4期549-554,共6页
基金
国家电网公司总部科技资助项目(5400-202224153 A-1-1-ZN)。
文摘
目前剩余电流式电气火灾监控系统使用固定的剩余电流有效值作为电气火灾的预警判据,在使用过程中频繁出现误报警,存在很大的消防安全隐患。搭建电气火灾试验平台,通过提取不同负荷情况下正常运行与接地故障时的剩余电流波形,提出了一种使用剩余电流波形特征量预警电气火灾的方法。使用小波变换对原始剩余电流信号进行滤波并提取其中的低频分量,根据低频分量的时域特征与波形特征构成波形特征向量,用于训练BP神经网络,通过智能算法自动识别故障,提高了剩余电流火灾预警的准确率。
关键词
电气火灾监控
db
20
小波
变换
BP神经网络
剩余电流
波
形特征量
Keywords
electrical fire monitoring
db
20 wavelet transform
BP neural network
residual current waveform characteristics
分类号
X928.7 [环境科学与工程—安全科学]
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于db4小波变换与BP神经网络的暂态电能质量扰动分类方法
崔志强
《承德石油高等专科学校学报》
CAS
2021
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于小波特征提取的可调节负荷辨识方法
许春蕾
刘文颖
郭虎
刘福潮
郑伟
《可再生能源》
CAS
北大核心
2019
8
在线阅读
下载PDF
职称材料
3
基于剩余电流波形特征量的智能电气火灾监控研究
门茂琛
杜雨佳
徐铭铭
吴焕昭
《消防科学与技术》
CAS
北大核心
2023
5
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职称材料
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