小波与ANN结合的电能质量快速分类法：实证有效性

本文档标题"基于小波和ANN的电能质量分类方法 (2004年)"聚焦于电力工程领域的研究，旨在解决电能质量检测和分类的问题，这对于提升用电效率具有重要意义。作者梅雪和关为麟在浙江大学电气工程学院提出了一个创新的解决方案，结合了小波变换的时频分析优势和人工神经网络(ANN)的强大学习能力。 小波变换是一种先进的信号处理工具，它通过正交分解将非平稳信号（如电能质量信号）分解为不同频率成分的局部特性，从而实现多分辨率分析。这种方法能够捕捉信号在不同时间尺度上的能量分布，使得研究人员可以更好地理解电能质量的各种变化特征，如电压上升、下降、闪变、谐波畸变和暂态等问题。 人工神经网络（ANN）作为一种模仿人脑神经元结构和功能的人工智能技术，被用于处理复杂的数据输入并进行分类任务。在这个应用中，通过将小波分析提取的特征向量作为输入，ANN能够学习并建立电能质量各类型之间的模式关联，实现了电能质量的自动分类。这种方法的有效性在仿真实验中得到了验证，能够准确地区分出五种主要的电能质量问题。 文章的关键点包括电能质量检测、小波分析、人工神经网络以及分类算法。该研究不仅提升了电能质量的识别精度，而且对电力系统管理和维护提供了科学依据。此外，论文还遵循了TM71的分类号和A的文献标识码，表明其在工程技术领域的学术价值。文章编号1008-973X(2004)10:1383-04，进一步明确了其发表的具体信息。 这篇论文为电能质量管理提供了一种实用且高效的方法，对于推动电力系统的现代化和可持续发展具有积极意义。