Classification of Power Quality Problems Using Wavelet Based Artificial Neural Network

资 源 简 介

Classification of Power Quality Problems Using Wavelet Based Artificial Neural Network

详 情 说 明

电能质量问题是现代电力系统中影响供电可靠性和设备安全的关键因素。随着非线性负载和分布式能源的普及，电压暂降、谐波畸变、电压波动等复杂扰动现象日益突出。本文将介绍基于小波变换与人工神经网络(WNN)的智能诊断方法。

核心方法采用两级处理架构：首先通过小波变换对原始信号进行多分辨率分析，利用Mallat算法分解出不同频带的细节系数和近似系数。这种时频局部化特性特别适合捕捉暂态扰动的突变特征。然后提取各层小波系数的统计特征（如能量熵、标准差）作为神经网络的输入向量。

神经网络部分通常采用三层前馈结构，隐含层使用Sigmoid激活函数。通过有监督学习，网络能够建立扰动特征与问题类型之间的非线性映射关系。相比传统傅里叶分析方法，该组合方案在处理非平稳信号时具有明显优势，实测数据显示对复合扰动的识别准确率可达95%以上。

工程应用中需注意两个优化点：一是小波基函数的选择（Daubechies系列较常用），二是要考虑实际电网中的噪声干扰。未来可结合深度学习模型进一步提升对微小扰动的敏感性。