基于小波包和PNN的电能质量扰动定位与分类

被引：3

作者：

公茂法 ^{[1
]}

侯林源 ^{[1
]}

梁龙金 ^{[2
]}

司丹淼 ^{[1
,3
]}

柳岩妮 ^{[1
]}

王宁 ^{[1
]}

机构：

[1] 山东科技大学电气与自动化工程学院

[2] 特变电工股份有限公司

[3] 国网山东电力平度供电公司

来源：

工矿自动化 | 2016年 / 42卷 / 05期

关键词：

电能质量; 扰动信号定位; 扰动信号分类; 小波包; PNN;

D O I：

10.13272/j.issn.1671-251x.2016.05.010

中图分类号：

TM712 [电力系统稳定];

学科分类号：

080802 ;

摘要：

根据暂态电能质量扰动现象的本质特征,提出一种基于小波包和PNN的电能质量扰动定位与分类新方法。该方法利用小波包对扰动信号进行采样和分解,提取小波包重构系数并定位信号突变点,然后计算各频段的能量并进行归一化处理,构造能量特征向量作为PNN的输入样本,进行PNN网络训练和测试,最终实现不同扰动信号的分类。Matlab仿真结果表明,该方法能够快速、准确地定位和区分扰动信号。

引用

页码：40 / 44

页数：5

共 9 条

[1]

基于HHT的微网电能质量检测与分析.[D].王畅.华北电力大学.2014, 03

[2] 一种基于PSO-SVM的电能质量扰动识别与分类的新方法 [J].