基于多特征量的电能质量复合扰动识别方法研究

• 作者: 邢建平
• 来源期刊: 山东电力技术
• 学科: 工学
• 关键词: EEMD 改进TK算子 Hilbert谱分析 扩展Prony 决策树分类器
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 电网技术
• 页码范围: 16-21
• 页数: 6页
• 分类号: TM93
• 字数: 4137字
• 语种: 中文

摘要

针对目前电能质量扰动定位与识别困难的问题,提出了基于多特征量的电能质量复合扰动识别方法.该方法将EEMD、改进TK能量算子、Hilbert变换、扩展Prony算法相结合得到信号主要特征量,确定各特征量阈值,设计了决策树分类器进行快速的扰动识别,避免了因训练样本不足引起的较大误差,在较大程度上缩短了识别时间.选取包括10种复合扰动在内的17种扰动信号进行仿真验证,仿真试验结果表明,该方法识别率高,抗噪能力强,可同时适用于单一和复合电能质量扰动信号的识别.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	邢建平		2	1	1.0	1.0