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一种新的电能质量扰动分类方法
文献摘要：
在电力系统中,由于加入了大量非线性用电设备,导致电能质量大幅度降低.对大规模电力系统进行实时性电压扰动识别,是提升电能质量的有效手段之一.为降低谐波扰动信号对电力网络的影响,通过对电压扰动信号建模,采用局部均值分解与神经网络相结合来构建分类模型,实现对七种电压扰动信号的分类处理.局部均值分解通过三层分解,将电压扰动信号转化为电压幅频信息的乘积函数,送入神经网络进行分类.仿真结果证明了该方法的有效性.
文献关键词：
电能质量;电压扰动;局部均值分解;神经网络
中图分类号：
作者姓名：
岑钊华;徐立成;杨嘉辉;刘士亚
作者机构：
佛山市劲能电力工程有限公司,广东佛山528000;佛山科学技术学院,广东佛山528000
文献出处：
引用格式：
[1]岑钊华;徐立成;杨嘉辉;刘士亚-.一种新的电能质量扰动分类方法)[J].现代机械,2022(02):98-102
A类：
B类：
电能质量扰动分类,分类方法,用电设备,致电,大幅度降低,大规模电力系统,电压扰动,扰动识别,低谐波,谐波扰动,扰动信号,电力网络,信号建模,局部均值分解,分类模型,七种,分类处理,幅频,频信,乘积,送入,入神
AB值：
0.327505
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