文献类型：期刊文章

作　　者：徐佳雄[1] 张明[1] 王阳[1] 程郴[1] 何顺帆[2]

XU Jiaxiong;ZHANG Ming;WANG Yang;CHENG Chen;HE Shunfan(School of Electronics and Electrical Engineering,Wuhan Textile University,Wuhan 430200,Hubei Province,China;College of Computer Science,South-Central University for Nationalities,Wuhan 430074,Hubei Province,China)

机构地区：[1]武汉纺织大学电子与电气工程学院,湖北省武汉市430200 [2]中南民族大学计算机科学学院,湖北省武汉市430074

出　　处：《现代电力》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(51477124,61903384)。

年　　份：2021

卷　　号：38

期　　号：4

起止页码：362-369

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、JST、PROQUEST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为了精确实现电能质量扰动的定位和分类,提出了一种基于改进的Hilbert-Huang变换(Hilbert-Huang transform,HHT)的电能质量扰动辨识新方法。对传统HHT得到的幅频参数运用极值滑窗均值算法进行去极值均值化处理,提高了在Hilbert-Huang谱中判断扰动发生和结束时刻的精确性。通过新方法求出幅频曲线、Hilbert-Huang谱和Hilbert边际谱并从中提取扰动的频率成分、持续时间、电压幅值和Hilbert-Huang谱幅值4个特征量,以实现扰动的分类与辨识。仿真结果表明:改进HHT和决策树的结合不仅适用于单一扰动的定位与分类,对复杂非平稳扰动也能取得较好的效果,具备一定的抗噪能力。

关 键 词：电能质量扰动 HHT 决策树 定位  分类  

分 类 号：TM73]