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基于改进递归小波的短期电能质量检测和分类 被引量:3

Detection and classification of short-term power quality based on improved recursive wavelet transform
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摘要 应用改进递归复小波变换来确定短时扰动的发生时间和持续时间,应用熵值法确定分解尺度,并用以基频为中心频率的单尺度小波变换能量分布曲线来进行扰动分类。该算法计算简单快速,仿真结果表明该方法是有效的。 Theimproved recursivewavelet transform is used todetecttheshort-term disturbance. Entropyisapplied to find the proper wavelet scale parameter. The wavelet transform energy distribution curve is applied for classification of short-term power qualities. The algorithm is simple and quick. Simulation results show its effectiveness.
出处 《华北电力大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2004年第3期35-38,共4页 Journal of North China Electric Power University:Natural Science Edition
基金 华北电力大学博士学位教师基金资助项目.
关键词 电力系统 电能质量 检测 分类 递归小波 信号处理 多分辨率分析 short-term powerquality improvedrecursive wavelet entropy wavelettransform energydistribution curve
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