电能质量扰动的小波能量谱神经网络分类方法

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第３９卷第１期
２０１７年２月
黑
龙
江
电
力
ＶｏＬ３９Ｎｏ．１
ＨｅｉｌｏｎｇｊｉａｎｇＥｌｅｃｔｉｒｃＰｏｗｅｒ
Ｆｅｂ．２０பைடு நூலகம்１７
电能质量扰动的小波能量谱神经网络分类方法
Ｃｌａｓｓｉｉｃｆａｔｉｏｎｏｆｗａｖｅｌｅｔｅｎｅｒｇｙｓｐｅｃｔｒｕｍａｎｄｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｕｎｄｅｒｐｏｗｅｒｑｕａｌｉｔｙｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅ
络相结合的分类方法。利用小波包对扰动信号进行分解和重构，提取小波包重构系数，然后将各频段的能量进行归一化处理，构造能量特征向量，作为人工神经网络的输入样本，进行人工神经网络的训练和测试，最终以分类不同扰动信号。经过
司丹淼，侯林源。，柳岩妮
（１．国网山东电力平度供电公司，山东平度２６６７００；２．山东科技大学电气与自动化工程学院，山东青岛２６６５９０）
摘要：为实现电能质量扰动的准确分类，根据暂态电能质量扰动现象的本质特征，提出一种基于小波能量谱和人工神经网
ＳＩＤａｎｍｉａｏ，ＨＯＵＬｉｎｙｕａｎ，ＬＩＵＹａｎｎｉ。
（１．ＰｉｎｇｄｕＰｏｗｅｒＳｕｐｐｌｙＣｏｍｐａｎｙ，ＳｔａｔｅＧｒｉｄＳｈａｎｄｏｎｇＥｌｅｃｔｉｒｃＰｏｗｅｒＣｏｍｐａｎｙ，Ｐｉｎｇｄｕ２６６７００，Ｃｈｉｎａ；２．Ｃｏｌｌｅｇｅｏｆ
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｃｌａｓｓｉｆｙｐｏｗｅｒｑｕａｌｉｔｙｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅａｃｃｕｒａｔｅｌｙ，ｔｈｅｐａｐｅｒｇｉｖｅｓａｎｅｗｍｅｔｈｏｄｗｉｔｈｔｈｅｃｏｍｂｉ－
ｔｒａｎｓｉｅｎｔｐｏｗｅｒｑｕａｌｉｔｙｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅ．Ｔｈｅｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅｓｉｇｎａｌｗａｓｄｅｃｏｍｐｏｓｅｄａｎｄｒｅｃｏｎｓｔｕｃｒｔｅｄｂｙｕｓｉｎｇｗａｖｅｌｅｔｐａｃｋｅｔｔｏｅｘｔｒａｃｔｗａｖｅｌｅｔｐａｃｋｅｔｒｅｃｏｎｓｔｕｃｒｔｅｄｃｏｅｆｉｆｃｉｅｎｔ．Ｔｈｅｎｔｈｅｅｎｅｒｇｙｏｆｅａｃｈｂａｎｄｗａｓｃａｌｃｕｌａｔｅｄａｎｄｎｏｒｍａｌ－ｉｚｅｄａｎｄｅｎｅｒｇｙｆｅａｔｕｒｅｖｅｃｔｏｒｓｗｅｒｅｃｏｎｓｔｕｃｒｔｅｄａｓａｎｉｎｐｕｔｓａｍｐｌｅｆｏｒａｔｒｉｉｆｃｉａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋｔｏｃｏｎｄｕｃｔｔｒａｉｎｉｎｇａｎｄｔｅｓｔｉｎｇ，ｆｉｎｌｌａｙｃｌａｓｓｉｆｙｔｈｅｄｉｆｆｅｒｅｎｔｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅｓｉｇｎａ１．ＴｈｒｏｕｇｈａｌａｒｇｅｎｕｍｂｅｒｏｆｓａｍｐｌｅｓｓｉｍｕｌａｔｉｏｎｂｙＭＡＴ — ＬＡＢｓｏｆｔｗａｒｅ，ｉｔｉｓｐｒｏｖｅｄｔｈａｔｔｈｅｍｅｔｈｏｄｃａｎｑｕｉｃｋｌｙａｎｄａｃｃｕｒａｔｅｌｙｃｌａｓｓｉｆｙｄｉｓｔｕｒｂａｎｃｅｓｉｇｎａ１．
ＭＡＴＬＡＢ软件对大量样本进行仿真验证，证明该方案能够快速准确地分类扰动信号。关键词：电能质量；扰动分类；小波能量谱；人工神经网络
中图分类号：ＴＭ７１１文献标志码：Ａ文章编号：２０９５— ６８４３（２０１７）０１ — ００４５—０５
ｎａｔｉｏｎｏｆｔｈｅｗａｖｅｌｅｔｅｎｅｒｇｙｓｐｅｃｔｒｕｍａｎｄａｒｔｉｉｃｆｉａｌｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ，ｗｈｉｃｈｂａｓｅｄｏｎｔｈｅｅｓｓｅｎｔｉｌａｃｈａｒａｃｔｅｉｓｒｔｉｃｓｏｆ
ＥｌｅｃｔｉｒｃａｌＥｎｇｉｎｅｅｉｒｎｇａｎｄＡｕｔｏｍａｔｉｏｎ，ＳｈａｎｄｏｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｏｆＳｃｉｅｎｃｅａｎｄＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｑｉｎｇｄａｏ２６６５９０，Ｃｈｉｎａ）