摘要：提出了基于小波变换能量分布和BP神经网络的电能质量扰动的自动分类方法。利用小波变换对电能质量扰动信号进行多分辨分析，计算各分解层能量分布，求出该能量分布与标准信号能量分布差值并将其作为信号特征量，通过一个3层BP网络得到扰动的类型。该方法将小波变换系数转化为能量分布．减少信号特征的数量，从而简化了神经网络结构。测试结果表明，即使在较强噪声信号背景下．该方法对电能质量扰动类型的识别率仍可达到94．5％，证明了该方法的有效性。

关键词：能量分布 小波变换 神经网络 电能质量 扰动 

单位：山东大学电气工程学院 山东济南250061 山东建筑大学计算机学院 山东济南250101