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基于复小波和神经网络的电能质量扰动识别与分类

张东中  袁帅  佟为明  
【摘要】:为解决对电能质量扰动进行实时监测和自动识别的问题,提出一种基于复小波变换和神经网络的电能质量扰动识别与分类方法。复小波变换采用Db4正交紧支复小波,主要用于提取动态电能质量扰动的特征向量。神经网络主要用于根据提取的特征向量对动态电能质量扰动进行识别和分类。仿真和测试结果验证了该方法是正确和有效的,且具有较高的正确识别率。

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