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综述报告.docx

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综述报告
电力系统是现代社会最重要的基础设施之一，故障的发生可能给人们的生活和工作带来严重的影响。因此，电力系统故障的快速诊断和准确判断是非常必要的。基于多小波包与人工神经网络的故障类型识别研究，可以帮助提高电力系统的可靠性和稳定性，减少故障对社会的影响。
1.小波包变换
小波包变换是针对传统小波变换存在的缺陷而发展起来的，它可以提供更多的频带信息，因此在故障诊断中，多小波包变换可以获得更为全面的特征信息。
2.人工神经网络
人工神经网络（ArtificialNeuralNetwork,ANN）是一种基于人类大脑神经系统工作原理的计算模型。它具有很好的自适应性和学习能力，在故障诊断中，可以通过学习历史数据进行模型训练，实现对故障类型的识别。
3.综合应用
在电力系统故障类型识别中，多小波包变换和人工神经网络可以相结合，实现更为准确的故障识别。具体实现方法如下：
（1）将故障信号进行小波包变换，通过分析得到相关的能量和频率特征；
（2）将得到的特征作为人工神经网络的输入，训练出相应的模型；
（3）通过模型判断故障类型并输出诊断结果。
综合应用可以有效提高故障识别准确率，并且具有很好的实时性，可以快速响应故障情况。
总的来说，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，可以为电力系统提供更为可靠的故障诊断和准确判断，进一步提高电力系统的稳定性和可靠性，促进社会的可持续发展。