基于小波变换能量分布和神经网络的电能质量扰动分类

提出了基于小波变换能量分布和BP神经网络的电能质量扰动的自动分类方法。利用小波变换对电能质量扰动信号进行多分辨分析,计算各分解层能量分布,求出该能量分布与标准信号能量分布差值并将其作为信号特征量,通过一个3层BP网络得到扰动的类型。该方法将小波变换系数转化为能量分布,减少信号特征的数量,从而简化了神经网络结构。测试结果表明,即使在较强噪声信号背景下,该方法对电能质量扰动类型的识别率仍可达到94.5%,证明了该方法的有效性。