| 基于小波系数KPCA和PNN的电能质量扰动分类 |
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| 引用本文： | 何朝辉,黄纯,刘斌,程扬军. 基于小波系数KPCA和PNN的电能质量扰动分类[J]. 电力系统及其自动化学报, 2010, 22(2) |
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| 作者姓名： | 何朝辉 黄纯 刘斌 程扬军 |
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| 作者单位： | 湖南大学电气与信息工程学院,长沙,410082;湖南大学电气与信息工程学院,长沙,410082;湖南大学电气与信息工程学院,长沙,410082;湖南大学电气与信息工程学院,长沙,410082 |
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| 摘 要： | 针对电能质量扰动分类,提出基于小波系数特征的核主成分分析(KPCA)和概率神经网络(PNN)的分类新方法.对正常信号和六种常见电能质量扰动(电压暂降、暂升、短时中断、谐波、电压波动和振荡暂态)进行小波变换和多尺度分析,提取各类扰动在多个尺度上小波系数作为特征向量;利用KPCA进行主成分提取,降低了小波系数特征向量维数,再输入PNN进行分类.仿真表明,该方法分类速度和准确率良好.
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| 关 键 词： | 电能质量扰动 分类 核主成分分析 概率神经网络 小波变换 |
Power Quality Disturbances Classification Based on Kernel Principal Component Analysis of Wavelet Coefficients and Probabilistic Neural Networks |
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| HE Zhao-hui,HUANG Chun,LIU Bin,CHENG Yang-jun. Power Quality Disturbances Classification Based on Kernel Principal Component Analysis of Wavelet Coefficients and Probabilistic Neural Networks[J]. Proceedings of the CSU-EPSA, 2010, 22(2) |
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| Authors: | HE Zhao-hui HUANG Chun LIU Bin CHENG Yang-jun |
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