基于小波和神经网络的电能质量辨识方法

被引：14

作者：

欧阳森

王建华

耿英三

宋政湘

陈德桂

张桂青

不详

机构：

[1] 西安交通大学电气工程学院

[2] 西安交通大学电气工程学院陕西西安

[3] 陕西西安

[4] 陕西西安

来源：

电工电能新技术 | 2003年 / 03期

关键词：

电能质量; 小波变换; 神经网络; 信号辨识;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP183 [人工神经网络与计算];

学科分类号：

摘要：

本文提出一种新的基于小波和神经网络技术的电能质量辨识方法。对各种电能质量信号进行时域、频域和幅值分析,并从小波变换结果中提取与信号时域、频域和幅值量相关的几个特征量来表征不同电能质量信号。将这些特征量作为神经网络的输入可以实现电能质量的辨识。计算结果表明该方法的有效性和准确性。

引用

页码：32 / 36

页数：5

共 5 条

[1] 新型电能质量监测系统的设计 [J].

欧阳森 ;

宋政湘 ;

王建华 ;

段成刚 ;

王克星 ;

陈德桂 .

电工电能新技术, 2003, (01) :43-47

[2] 小波软阈值去噪技术在电能质量检测中的应用 [J].

欧阳森 ;

宋政湘 ;

陈德桂 ;

王建华 .

电力系统自动化, 2002, (19) :56-60

[3] 继电保护系统级专用芯片的设计 [J].

张桂青 ;

冯涛 ;

张杭 ;

王建华 ;

徐宏 ;

耿英三 ;

郑士泉 .

电力系统自动化, 2001, (20) :45-47

[4] 论电能质量标准 [J].

林海雪 .

中国电力, 1997, (03) :7-10

[5]

实用小波分析[M]. 西安电子科技大学出版社 , 秦前清, 1994

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