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基于多小波包和人工神经网络的电力系统故障类型识别研究的任务书
任务书
课题名称：基于多小波包和人工神经网络的电力系统故障类型识别研究
一、研究背景与意义
电力系统故障是电力系统中不可避免的问题。对于电力系统故障的准确识别和分类，对维护电力系统的稳定运行、提高运行效率、保障生产安全具有非常重要的意义。目前，电力系统故障类型的识别和分类方法主要基于经验法以及传统的模式识别算法，但这些方法存在一定的缺点，如模型过于简单、准确率低、耗时长等问题。因此，开发一种基于小波包和人工神经网络的电力系统故障类型识别方法具有重要的研究意义。
二、研究内容
1.基于小波包的信号分解方法，对电力系统故障信号进行小波包分解，得到多个子带信号。
2.对小波包分解后的子带信号进行预处理，包括去噪、基线漂移校正等操作，以减小信号中的噪声和杂波影响，提高信号质量。
3.基于小波包分解后的子带信号，提取各子带信号的时域特征和频域特征，并通过特征选择方法筛选出最有区分性的特征。
4.构建基于人工神经网络的电力系统故障分类模型，利用筛选出的特征进行模型训练和优化。
5.将构建好的电力系统故障分类模型应用到实际数据集中进行验证和测试，并对结果进行分析和评估。
三、研究步骤和时间安排
1.研究小波包分解及特征提取方法，完成小波包分解和特征提取算法的研究和实现，用时约2个月。
2.筛选特征，构建分类模型，用时约2个月。
3.应用到实际数据集中进行验证和测试，并对结果进行分析和评估，用时约2个月。
4.撰写论文，用时约1个月。
四、预期研究成果
1.研究出一种基于小波包和人工神经网络的电力系统故障类型识别方法，能够实现对电力系统故障信号的准确识别和分类，提高故障处理的效率和准确度。
2.发表相关研究论文，促进该领域的深度发展，同时为电力系统故障的识别和分类提供有力的技术支持。