基于复小波和神经网络的电能质量扰动识别与分类

摘要：

为解决对电能质量扰动进行实时监测和自动识别的问题，提出一种基于复小波变换和神经网络的电能质量扰动识别与分类方法。复小波变换采用Db4正交紧支复小波，主要用于提取动态电能质毓扰动的特征向量。神经网络主要用于根据提取的特征向量对动态电能质量扰动进行识别和分类。仿真和测试结果验证了该方法是正确和有效的，且具有较高的正确识别率。

关键词： 电能质量 复小波变换 神经网络 扰动识别

作者: 张东中 袁帅 佟为明

作者单位: 黑龙江大学,哈尔滨 150080 哈尔滨工业大学电气工程系,哈尔滨 150001

会议类型: 国内会议

会议名称: 2009中国仪器仪表与测控技术大会

会议地点: 哈尔滨

会议语种:中文

页码: 655-657

在线出版日期: 2009-07-23（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）