一种新的电能质量扰动分类方法

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。