论文摘要
为满足电能质量扰动准确分类的需求,提出了一种基于极大重叠离散小波变换(MODWT)和深度置信网络(DBN)的电能质量扰动分类方法。首先利用MODWT提出一种可靠的电能质量暂态事件检测算法,该算法无需设定检测阈值,可准确获取暂态事件的起止时刻。接着提取暂态事件的电压谐波成分并组成特征向量。然后用DBN分类器对扰动信号进行分类识别,DBN方法比常用的分类方法具有更高的分类准确率和更短的训练时间。通过应用于现场实测扰动数据表明:所提出的方法适用于多种类型的电能质量扰动检测,在少样本情况下具有优越的分类性能。
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文章来源
类型: 期刊论文
作者: 王玥,肖斐,艾芊,张宇帆,李昭昱
关键词: 电能质量,极大重叠离散小波变换,深度置信网络,分类识别
来源: 供用电 2019年01期
年度: 2019
分类: 工程科技Ⅱ辑
专业: 电力工业
单位: 上海交通大学电气工程系
基金: 国家自然科学基金项目(51577115)~~
分类号: TM711
DOI: 10.19421/j.cnki.1006-6357.2019.01.007
页码: 40-45+53
总页数: 7
文件大小: 1739K
下载量: 116
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标签：电能质量论文; 极大重叠离散小波变换论文; 深度置信网络论文; 分类识别论文;