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随着电力系统的快速发展,非线性、冲击性、非对称性负荷大量接入电网,电能质量问题日益严重,电力部门和用户对电能质量问题的关注也日益增加。改善和提高电能质量的首要前提是对电能质量扰动类型进行识别、检测与分析,只有快速、准确地识别、检测出电力系统中的电能质量问题,并进行有效的分析,确定问题的类型,才能对其进行有效的控制和治理。本文将小波变换理论和神经网络算法结合起来,提出了一种新的基于小波变换和小波函数的神经网络算法的电能质量扰动辨识方法。将识别后的电能质量通过一种利用多结构元素自适应权重并行