基于提升小波和改进BP神经网络的配电网系统电能质量扰动定位与识别

摘要：

针对配电网系统电能质量扰动的非平稳性、突变性和短时持续性问题,提出一种基于提升小波和改进BP神经网络的扰动定位与识别新方法.首先用Euclidean分解算法得到db4小波提升方案;然后对扰动信号进行提升小波分解,结合模极大值对扰动突变点峰值进行定位检测;再利用自适应学习率和增加动量项相结合的方法对BP神经网络改进并进行扰动识别训练.仿真结果表明,该方法能更好地获取扰动时刻信息,定位快速且精度高,能有效地克服传统BP神经网络易陷入局部极小点和收敛速度慢的缺点,对配电网系统电能质量扰动识别率高.

关键词：配电网系统、电能质量扰动、提升小波、BP神经网络、定位与识别

所属期刊栏目：45

分类号：TM7;TM8

资助基金：深圳市基础布局项目JCYJ20160429112213821;深圳市科技研发资金JCYJ20140508155916430

在线出版日期：2017-06-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：69-76