基于小波熵和概率神经网络的配电网电压暂降源识别方法OA北大核心CSCDCSTPCD
A Method to Identify Voltage Sag Sources in Distribution Network Based on Wavelet Entropy and Probability Neural Network
分析了短路故障、感应电动机启动和变压器投运引起电压暂降的原理及各类电压暂降的特征,提出一种基于小波熵(wavelet entropy,WE)和概率神经网络(probability neural network,PNN)的电压暂降源识别方法.提取信号的小波能谱熵和小波系数熵特征向量,并将其输入概率神经网络,实现电压暂降源的自动识别.利用Matlab/Simulink建立简单配电网的仿真模型进行验证,结果表明,基于小波熵和概率神经网络的方法能很好地识别电压暂降源.
贾勇;何正友;赵静
西南交通大学,电气工程学院,四川省,成都市,610031西南交通大学,电气工程学院,四川省,成都市,610031西南交通大学,电气工程学院,四川省,成都市,610031
信息技术与安全科学
电压暂降源小波熵概率神经网络配电网
《电网技术》 2009 (16)
63-69,7
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