摘要：对电能质量（PQ）扰动的自动识别是找出引起PQ问题根本原因的前提。提出了一种基于概率神经网络PNN（Probabilistic Neural Networks）和db10,db1双小波的PQ扰动自动识别方法。首先。利用db10小波对信号进行分解，将各层小波变换系数的能量和第1高频层模极大值情况作为PNN的输入矢量，判断扰动类型；然后。对信号进行傅里叶变换以检测信号中是否合有谐波：最后，对判断存在电压下降的信号进行db1小波分解，根据其低频层的模值区分电压下陷和电压中断信号。测试结果表明。该方法提高了识别正确率。且实现简单．能有效检测幅值较小的谐波。

关键词：电能质量 扰动识别 概率神经网络 小波变换 双小波 

单位：海军工程大学信息与电气学院; 湖北武汉430033