电能质量扰动分类的改进stdMRA曲线分类法

被引：1

作者：

仰彩霞 ^{[1
]}

刘开培 ^{[1
]}

余瑜 ^{[2
]}

苏毅 ^{[1
]}

机构：

[1] 武汉大学电气工程学院

[2] 湖北工业大学电气与电子工程学院

来源：

高电压技术 | 2009年 / 35卷 / 06期

关键词：

暂态信号; 扰动分类; 电能质量; 小波变换; 信号分解; stdMRA曲线;

D O I：

10.13336/j.1003-6520.hve.2009.06.033

中图分类号：

TM711 [网络分析、电力系统分析];

学科分类号：

摘要：

为了对电能质量进行有效治理,以提高用电效率,有必要对电能质量进行快速检测和准确分类。首先介绍stdMRA曲线分类法,提出多分辨率信号分解技术,该技术在分析暂态信号时非常有效,不仅能对电能质量扰动进行分类,而且能分辨相似干扰。在stdMRA曲线分类法的基础上提出改进的stdMRA曲线分类法—利用多分辨率信号分解技术对信号进行分解,绘出改进的stdMRA曲线对扰动信号进行分类。Matlab仿真表明,该方法不仅能对常见扰动进行准确分类,而且运算量小。

引用

页码：1472 / 1475

页数：4

共 9 条

[1] 利用小波变换及人工神经网络识别电能扰动 [J].