电网技术

2012, v.36;No.345(08) 215-222

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基于递归特性分析和BP神经网络的电能质量扰动识别与定位(英文)
Based on Recursive Feature Analysis and BP Neural Network Analyze Identification and Location of Power Quality Disturbances

王曦;毕贵红;祖哲;

摘要(Abstract):

提出将递归图和定量递归分析技术引入非平稳电能扰动信号处理研究中,通过分析递归图和递归特性,选择递归量化参数定量地表征电能扰动信号的递归特性,利用定量递归分析提取的不同参数,并运用BP神经网络进行扰动训练,最终实现区分不同的电能扰动模式。进一步选择信号递归度这一特征参数,初步检测了电能扰动信号的端点。仿真实验结果表明,该方法对电压暂降、暂升、中断、振荡暂态、电压尖峰和暂态谐波等多种暂态扰动信号有较好的识别与定位,识别率在98%以上。

关键词(KeyWords): 递归图;电能质量;定量递归分析;神经网络

Abstract:

Keywords:

基金项目(Foundation): 云南省自然科学基金资助项目(2009CD028)

作者(Author): 王曦;毕贵红;祖哲;

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参考文献(References):

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