基于小波变换和神经网络的暂态电能质量扰动自动识别

刘晓芳<sup>1</sup>; 刘会金<sup>2</sup>; 柯定芳<sup>3</sup>

引用本文:	刘晓芳,刘会金,柯定芳.基于小波变换和神经网络的暂态电能质量扰动自动识别[J].电力系统保护与控制,2005,33(23):46-50.
	.[J].Power System Protection and Control,2005,33(23):46-50

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基于小波变换和神经网络的暂态电能质量扰动自动识别
刘晓芳¹, 刘会金², 柯定芳³
1.杭州华电华源环境工程有限公司，浙江杭州 310012;2.武汉大学电气工程学院，湖北武汉 430072;3.东北电力学院电力系，吉林吉林 132012

摘要:

针对短时电能质量变化和暂态扰动现象的不同特点,提出了一种暂态电能质量分类的新方法。先提取基波频段所在的小波系数将电压凹陷、电压凸起和电压中断分别检测出来;然后将小波包分解结果中的最佳子空间的熵值作为特征量,结合人工神经网络区分暂态脉冲和振荡。该方法利用小波和小波包各自的时频分解特点,实现了暂态电能质量扰动的自动检测和分类。经仿真分析,验证了此方法的准确性和高效性。

关键词: 暂态电能质量小波包熵人工神经网络

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