本文關(guān)鍵詞：基于HHT的電能質(zhì)量擾動(dòng)定位與分類

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【摘要】：針對(duì)電能質(zhì)量擾動(dòng)定位和識(shí)別分類的需求,提出了一種基于HHT的電能質(zhì)量擾動(dòng)定位與分類的新方法。采用HHT算法對(duì)電能質(zhì)量擾動(dòng)信號(hào)進(jìn)行變換,獲得瞬時(shí)幅值、Hilbert譜和邊際譜,并利用Hilbert譜對(duì)擾動(dòng)信號(hào)進(jìn)行定位。從瞬時(shí)幅值、Hilbert譜和邊際譜中提取特征量,為決策分類樹提供判斷依據(jù)以便進(jìn)行分類識(shí)別。仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,采用HHT算法與決策分類樹相結(jié)合的電能質(zhì)量擾動(dòng)定位與分類不需訓(xùn)練,提取的特征量少而有效,分類識(shí)別的效果較好,具有良好的抗噪性能。
【作者單位】： 四川理工學(xué)院自動(dòng)化與電子信息學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： HHT 電能質(zhì)量擾動(dòng) 定位 分類
【基金】：四川省科技廳支撐項(xiàng)目(2013GZ0030) 人工智能四川省重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室項(xiàng)目(2012RYY06,2013RYY01) 四川省教育廳項(xiàng)目(11ZB100) 四川理工學(xué)院培育項(xiàng)目(2012PY18) 自貢市科技局項(xiàng)目(2012D08)
【分類號(hào)】：TM711
【正文快照】： 0引言隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的發(fā)展,非線性負(fù)荷成分在電網(wǎng)中的比例增大,將會(huì)引起電壓和電流波形發(fā)生畸變,造成電網(wǎng)電能質(zhì)量污染日趨嚴(yán)重。電力部門和用戶對(duì)電能質(zhì)量擾動(dòng)問題極為關(guān)注,因此對(duì)電能質(zhì)量擾動(dòng)的有效檢測(cè)定位與識(shí)別具有重要意義。電壓驟升、電壓驟降、電壓中斷、瞬時(shí)脈沖、含

【參考文獻(xiàn)】

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10 劉p，

本文編號(hào)：575386