| 基于多域特征提取和自适应神经-模糊推理系统的电能质量扰动识别 |
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| 引用本文： | 张明,李开成,胡益胜.基于多域特征提取和自适应神经-模糊推理系统的电能质量扰动识别[J].电力系统保护与控制,2010,38(24). |
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| 作者姓名： | 张明 李开成 胡益胜 |
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| 摘 要： | 基于多域特征提取(multi-domain feature extraction)和自适应神经-模糊推理系统(Adaptive Neuro-Fuzzy Inference system,ANFIS)提出了电能质量扰动类型识别的一种新方法.基于波形包络阈值线对扰动进行检测;在时域、频域和小波域进行多域特征提取,选取扰动信号的基波均方根(RMS)幅值、总谐波畸变率、次谐波幅值和小波包能量熵共同组成输入特征矢量;通过自适应神经-模糊推理系统对电能质量扰动类型进行识别.仿真结果表明,该方法与BP神经网络和最小二乘支持向量机相比平均识别准确率高,对特征不规则的待检电能质量扰动信号具有良好的柔性和适应性.
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| 关 键 词： | 电能质量 多域特征提取 自适应神经-模糊推理系统 BP神经网络 最小二乘支持向量机 |
Power quality disturbances recognition based on multi-domain feature extraction and ANFIS |
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| ZHANG Ming,LI Kai-cheng,HU Yi-sheng.Power quality disturbances recognition based on multi-domain feature extraction and ANFIS[J].Power System Protection and Control,2010,38(24). |
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| Authors: | ZHANG Ming LI Kai-cheng HU Yi-sheng |
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