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《中国高等学校电力系统及其自动化专业第二十四届学术年会论文集(下册)》2008年
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基于小波熵和概率神经网络的配电网暂降源识别方法

贾勇  何正友  赵静  
【摘要】:随着各种敏感电力电子设备的广泛应用,电压暂降已成为最严重的电能质量问题之一,准确的电压暂降源识别有助于提高电能质量水平和明确电能质量问题责任方。因此,本文在分析了短路故障、感应电机启动和变压器投运引起的电压暂降原理的基础上,研究了三类电压暂降的特征。提出了一种基于小波熵(wavelet entropy,WE)和概率神经网络(probability neural network,PNN)的电压暂降源识别方法。该方法提取信号的小波能谱熵和小波系数熵特征向量,并将其输入概率神经网络,实现了电压暂降源的自动识别。利用MATLAB/SIMULINK建立简单配电网仿真模型进行验证,结果表明,基于小波熵和概率神经网络的方法能很好地识别电压暂降源,该方法是有效和可行的。
【作者单位】:西南交通大学电气工程学院
【分类号】:TM712;TP183

【参考文献】
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