技术详细介绍
本发明涉及一种电能扰动事件在线监测与识别方法， 尤其是涉及一种电力系统单一或多重电能扰动事件在线监测与识别方法。本发明创造性的利用时频原子变换能够有效抑制邻近频率分量的相互干扰， 可以精确地测量基波、谐波和间谐波分量的频率、幅值、相位等各电能质量事件特征参数， 并构造物理意义明确、指标具体的模式特征向量； 本监测方法具有较好的动态响应速度， 同时测量精度不受基波频率波动的影响。利用时频原子变换方法提取的特征向量，改进型自组织映射人工神经网络能够准确识别电能扰动波形中单一或同时存在的多重电能质量事件， 对其严重程度进行直观表达， 且能动态反映多重电能质量事件各自的发展变化轨迹。