基于HHT的电能质量扰动定位与分类

发布时间：2017-07-26 08:08

  本文关键词：基于HHT的电能质量扰动定位与分类

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【摘要】：针对电能质量扰动定位和识别分类的需求,提出了一种基于HHT的电能质量扰动定位与分类的新方法。采用HHT算法对电能质量扰动信号进行变换,获得瞬时幅值、Hilbert谱和边际谱,并利用Hilbert谱对扰动信号进行定位。从瞬时幅值、Hilbert谱和边际谱中提取特征量,为决策分类树提供判断依据以便进行分类识别。仿真实验结果表明,采用HHT算法与决策分类树相结合的电能质量扰动定位与分类不需训练,提取的特征量少而有效,分类识别的效果较好,具有良好的抗噪性能。
【作者单位】： 四川理工学院自动化与电子信息学院;
【关键词】： HHT 电能质量扰动 定位 分类
【基金】：四川省科技厅支撑项目(2013GZ0030) 人工智能四川省重点实验室项目(2012RYY06,2013RYY01) 四川省教育厅项目(11ZB100) 四川理工学院培育项目(2012PY18) 自贡市科技局项目(2012D08)
【分类号】：TM711
【正文快照】： 0引言随着社会经济的发展,非线性负荷成分在电网中的比例增大,将会引起电压和电流波形发生畸变,造成电网电能质量污染日趋严重。电力部门和用户对电能质量扰动问题极为关注,因此对电能质量扰动的有效检测定位与识别具有重要意义。电压骤升、电压骤降、电压中断、瞬时脉冲、含

【参考文献】

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本文编号：575386