基于时频原子变换的电能质量事件实时监测与分类/识别的关键技术研究
项目介绍
AI项目解读
基本信息
- 批准号:50677044
- 项目类别:面上项目
- 资助金额:10.0万
- 负责人:
- 依托单位:
- 学科分类:E0704.电力系统与综合能源
- 结题年份:2007
- 批准年份:2006
- 项目状态:已结题
- 起止时间:2007-01-01 至2007-12-31
- 项目参与者:钱珞江; 张承学; 邓桂平; 吴方劼; 段志远;
- 关键词:
项目摘要
本项目探索使用新型时变信号分析工具即时频原子变换和人工智能技术实现电能扰动的实时检测和其中各类电能质量事件的实时、准确分类和识别。首先,时频原子变换方法实时检测电能扰动的发生并精确测量波形中特征信号分量的瞬时电气参数,形成电能质量事件的模式特征用于后续分类/识别。然后,由人工神经网络构成的模式分类器根据特征相量在输出平面中匹配的神经元所处的区域对各电能质量事件进行准确分类和识别,进一步揭示其发生、
结项摘要
项目成果
期刊论文数量(1)
专著数量(1)
科研奖励数量(0)
会议论文数量(3)
专利数量(0)
利用小波变换及人工神经网络识别
- DOI:--
- 发表时间:--
- 期刊:“高电压技术”,第33卷第7期,151-153页, 2007年7月
- 影响因子:--
- 作者:林涛;樊正伟
- 通讯作者:樊正伟
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