基于小波变换与PSO-BP神经网络的电能质量扰动分类

摘要

针对传统BP算法采用梯度下降算法存在的易陷入局部极小、收敛速度慢等缺点,本文提出了一种基于小波变换和PSO-BP神经网络的电能质量扰动分类方法.用PSCAD/EMTDC仿真几种典型的电能质量扰动,并利用小波变换进行多尺度分解,得到各尺度上信号的能量特征,输入PSO-BP神经网络,实现扰动的分类.仿真结果表明该方法较BP网络收敛迅速,容易达到训练要求,同时该方法具有分类速度快,精确度较高等优点.