【摘 要】
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为实现电能质量扰动的准确分类,根据暂态电能质量扰动现象的本质特征,提出一种基于小波能量谱和人工神经网络相结合的分类方法。利用小波包对扰动信号进行分解和重构,提取小
【机 构】
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为实现电能质量扰动的准确分类,根据暂态电能质量扰动现象的本质特征,提出一种基于小波能量谱和人工神经网络相结合的分类方法。利用小波包对扰动信号进行分解和重构,提取小波包重构系数,然后将各频段的能量进行归一化处理,构造能量特征向量,作为人工神经网络的输入样本,进行人工神经网络的训练和测试,最终以分类不同扰动信号。经过MATLAB软件对大量样本进行仿真验证,证明该方案能够快速准确地分类扰动信号。
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