Dianwang Jishu/ Power System Technology, 36(8), 215–222p. (2012)

Based on recursive feature analysis and BP neural network analyze identification and location of power quality disturbances

X. Wang, G. Bi, Z. Zu

It is proposed to introduce recurrence plot and recurrence quantification analysis into the research and processing of non-stationary power quality disturbance signals. By means of analyzing recurrence plot and recurrence quantification property, the recurrence quantification parameters are used to quantitatively characterize the recurrence characteristics of power quality disturbance signals. Using different parameters extracted by recurrence quantification analysis the disturbance training is carried out by BP neural network to discriminate various power quality disturbance modes. A characteristic parameter, namely the recursive degree of signal, is further chosen to preliminarily detect the endpoints of power quality disturbance signals. Simulation results show that the proposed method can recognize and locate transient disturbance signal such as voltage sag, voltage swell, voltage interruption, transient oscillation, voltage spike, and the recognition rate is higher than 98%.

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