李家俊,李祯维,吴建军,童占北,钟建伟.基于离散小波变换和 GA-BP的电能质量扰动分类∗[J].电工技术,2023(8):161-164
基于离散小波变换和 GA-BP的电能质量扰动分类∗
  
DOI：10.19768/j.cnki.dgjs.2023.08.042
中文关键词:  电能质量  扰动分类  离散小波变换  遗传算法  BP神经网络
英文关键词:
基金项目:
作者单位
李家俊 国网湖北省电力有限公司恩施供电公司 
李祯维 国网湖北省电力有限公司恩施供电公司 
吴建军 国网湖北省电力有限公司恩施供电公司 
童占北 湖北民族大学智能科学与工程学院 
钟建伟 湖北民族大学智能科学与工程学院 
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中文摘要:
      电能质量扰动的分类对于电力系统的稳定具有重要意义.首先利用离散小波变换 (DiscreteWaveletTrans- form,DWT)中的db４小波对电能质量扰动信号进行分解,得到近似分量和细节分量,提取各分量的近似系数相对 能量和细节系数相对能量;然后对信号进行重构,提取小波熵和重构系数方差,构成扰动信号的特征向量;最后建立 遗传算法 (GeneticAlgorithm,GA)优化 BP神经网络的扰动分类模型,并输入特征向量对信号进行分类识别.仿真 结果表明,该方法对电能质量扰动的分类准确率较高
英文摘要:
      
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