基于小波包能量熵的电能质量扰动识别
李宁
任子晖
刘伟伟
王巍
1.中国矿业大学信电学院,江苏,徐州,2210082.中国矿业大学信电学院,江苏,徐州,2210083.中国矿业大学信电学院,江苏,徐州,2210084.中国矿业大学信电学院,江苏,徐州,221008
摘要：提出了一种基于小波包能量熵的电能质量扰动识别方法.该方法对仿真的扰动电压信号进行4层小波包分解,提取小波包能量熵特征向量,利用主分量分析法提取电压信号的小波包特征向量并输入到概率神经网络(PNN)进行扰动识别,实现了扰动样本的最优压缩,简化了扰动分类中神经网络分类器的结构,提高了神经网络扰动识别的速度和精度.仿真结果表明,该方法具有良好的扰动识别能力.
关键词：电能质量小波包能量熵主分量分析概率神经网络扰动识别
分类号：TD60(矿山电工)TM711(输配电工程、电力网及电力系统)
论文发表日期：2010-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
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