为更加有效地对电能质量扰动信号进行分类，将小波变换和神经网络进行有机结合，构建4层小波神经网络模型，同时将混沌引入到粒子群优化算法中，通过混沌运动的特性，提高网络模型训练的收敛速度和精度。使用训练好的网络模型，对正常电压和几种常见电能质量扰动进行分类。结果表明，混沌粒子群优化小波神经网络能够有效地对电能质量扰动进行分类，且具有抗干扰性强，稳定性好的优点。另外，与粒子群优化算法和BP算法相比，使用混沌粒子群优化算法能够更好地对电能质量扰动进行分类，具有更高的分类准确率。
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