基于S变换和人工神经网络的电能质量扰动识别

本文提出了一种基于S变换和人工神经网络的电能质量扰动识别方法。首先通过S变换对电能质量扰动信号进行时频分析,实现了各种扰动的有效检测,然后对该检测输出信号进行特征提取,得到包含扰动时频特性的训练和测试样本集,并运用人工神经网络进行扰动训练识别,最终实现电能质量扰动信号的自动分类。测试结果表明,该方法能有效识别参数大范围内随机变化的各种电能质量扰动。