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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
db4小波变换
BP神经网络
扰动分类
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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
db4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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作者
出处
发文年
被引量
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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
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