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随着我国电力系统的发展,电压等级和自动化水平的日益提高,电网结构和调控手段越来越复杂,电力用户对电能质量的要求越来越严格。电能质量作为衡量电力系统优劣的一个重要标准,愈来愈受到各个领域的关注,因此大力改善电能质量已成为众多学科研究的课题。而对电能质量扰动的检测、定位和分类则是提高电能质量的必须环节和重要前提。本文主要对暂态电能质量扰动的检测和分类问题进行了研究,提出一种基于量子粒子群优化的小波神经网络暂态电能质量扰动分类方法。本文首先利用小波变换多分辨特点,对扰动信号进行了多层分解,