何朝辉
- 作品数：5 被引量：26H指数：4
- 供职机构：湖南大学电气与信息工程学院更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金湖南省科技重大专项更多>>
- 相关领域：电气工程更多>>
- 基于自适应顺序形态滤波的电能质量去噪算法被引量：7
- 2009年
- 在电能质量信号检测中,去噪和保留突变点的信息是两个非常重要的问题。为此在给出对偶顺序形态变换的定义,同时在最小平均绝对误差(MAE)准则下,实现对顺序形态滤波的百分位值的自适应处理的基础上,提出了一种基于自适应顺序形态滤波方法。据此不仅能抑制扰动信号中的噪声,而且可以保留突变点的信息。对比仿真结果证实了滤波算法的有效性。
- 程扬军黄纯何朝辉陈续喜
- 关键词：电能质量自适应滤波高斯白噪声脉冲噪声
- 基于小波变换和人工神经网络的电能质量扰动分类
- 为了更好地分析和研究电能质量现象，找出引起电能质量问题的原因和采取针对性的解决办法，对电能质量扰动进行正确的分类识别，具有十分重要的意义。本文首先对电能质量问题作了介绍，对现有的电能质量扰动分类方法进行了深入分析和研究。...
- 何朝辉
- 关键词：电能质量扰动小波变换粒子群算法核主成分分析
- 文献传递
- 基于小波变换与PSO-BP神经网络的电能质量扰动分类被引量：1
- 2011年
- 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.
- 李晓陈铸华何朝辉
- 关键词：小波变换电能质量PSO算法神经网络
- 改进二进制粒子群算法在PMU优化配置中的应用被引量：6
- 2010年
- 以电力系统状态完全可观测和相量测量装置(PMU)配置数目最少为目标,提出概率偏移二进制粒子群优化配置算法。该算法是全局优化算法,可得到多组可行解。针对普通二进制粒子群算法收敛较慢的缺点,在算法中引入概率偏移因子,根据节点出线度的差异,设置不同的取0或1的概率,从而提高了收敛速度。最后,采用新英格兰39节点系统和湖南长株潭42节点系统算例对所提方法进行了验证。
- 刘斌黄纯李波何朝辉
- 关键词：相量测量单元可观测性
- 基于小波系数KPCA和PNN的电能质量扰动分类被引量：8
- 2010年
- 针对电能质量扰动分类,提出基于小波系数特征的核主成分分析(KPCA)和概率神经网络(PNN)的分类新方法。对正常信号和六种常见电能质量扰动(电压暂降、暂升、短时中断、谐波、电压波动和振荡暂态)进行小波变换和多尺度分析,提取各类扰动在多个尺度上小波系数作为特征向量;利用KPCA进行主成分提取,降低了小波系数特征向量维数,再输入PNN进行分类。仿真表明,该方法分类速度和准确率良好。
- 何朝辉黄纯刘斌程扬军
- 关键词：电能质量扰动核主成分分析概率神经网络
