文献类型：期刊文章

作　　者：田振果[1] 傅成华[1] 吴浩[1] 李莺[1]

机构地区：[1]四川理工学院自动化与电子信息学院,四川自贡643000

出　　处：《电力系统保护与控制》

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)

年　　份：2015

卷　　号：43

期　　号：16

起止页码：36-42

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2014、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2015_2016、EI、IC、JST、RCCSE、SCOPUS、UPD、ZGKJHX、核心刊

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。

关 键 词：HHT 电能质量扰动 定位  分类  

分 类 号：TM711]