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基于多特征组合的电能质量扰动识别方法
引用本文:马杰,孙宁,任志强,胡洋.基于多特征组合的电能质量扰动识别方法[J].电力电容器与无功补偿,2019,40(2):125-130.
作者姓名:马杰  孙宁  任志强  胡洋
作者单位:国网张家口供电公司,河北 张家口,075000;国网廊坊供电公司,河北 廊坊,065000
摘    要:为解决电力系统电能质量复合扰动识别困难的问题,同时为电网无功功率补偿提供依据,提出了一种基于多特征组合的电能质量复合扰动识别方法。应用小波包变换和S变换对电能质量扰动信号进行时频分析,提取信号的幅值特征和频率特征,构建电能质量扰动的多特征组合。然后利用概率神经网络构建多特征组合分类器实现电能质量扰动的分类识别。仿真实验证明,该方法能够识别包括两种复合扰动在内的7种电能质量扰动信号,并且具有较高的分类准确度和抗干扰能力,具有工程应用价值。

关 键 词:电能质量  无功功率补偿  小波包变换  S变换  多特征组合  概率神经网络

Disturbance Identification Method on Power Quality Based on Multi-feature Combination
MA Jie,SUN Ning,REN Zhiqiang,HU Yang.Disturbance Identification Method on Power Quality Based on Multi-feature Combination[J].Power Capacitor $ Reactive Power Compensation,2019,40(2):125-130.
Authors:MA Jie  SUN Ning  REN Zhiqiang  HU Yang
Affiliation:(State Grid Zhangjiakou Power Supply Company,Hebei Zhangjiakou 075000,China;State Grid Langfang Power Supply Company,Hebei Langfang 065000,China)
Abstract:MA Jie;SUN Ning;REN Zhiqiang;HU Yang(State Grid Zhangjiakou Power Supply Company,Hebei Zhangjiakou 075000,China;State Grid Langfang Power Supply Company,Hebei Langfang 065000,China)
Keywords:power quality  reactive power compensation  wavelet packet transform  S-transform  multi-feature combination  probability neural network
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
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