基于改进HHT和决策树的电能质量扰动辨识

• 作者: 李晓娜 梁睿 沈兴来 薛雪
• 来源期刊: 电力建设
• 学科: 工学
• 关键词: 希尔伯特-黄变换(HHT) 端点效应 电能质量 决策树 扰动辨识
• 年，卷（期）: 2017,（2）
• 所属期刊栏目: 智能电网
• 页码范围: 114-121
• 页数: 8页
• 分类号: TM712
• 字数: 5235字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-7229.2017.02.016

摘要

为了准确辨识电能质量扰动的类型,以实现电能质量问题的有效治理,提出一种基于改进希尔伯特-黄变换(Hilbert-Huang transform, HHT)和决策树的电能质量扰动辨识方法.该方法先采用改进的基于斜率的方法(improved slope based method, ISBM)抑制希尔伯特一黄变换算法的端点效应,然后利用改进的HHT方法进行电能质量扰动信号的分析:从得到的瞬时频率曲线中提取频率成分、扰动持续时间和扰动持续期间频率3个特征量,并从瞬时幅值曲线中获取扰动期间电压幅值;最后构建分类决策树,将这4个特征量作为判断依据,实现扰动信号的分类和识别.根据各类电能质量扰动信号的数学模型,产生大量的测试样本进行仿真测试,结果证明了该方法的有效性和准确性,并且与现有的2种扰动辨识方法进行对比,结果表明该方法具有更高的识别准确率,能准确辨识出电能质量扰动的类型.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	梁睿	中国矿业大学电气与动力工程学院	52	623	13.0	24.0
5	薛雪	中国矿业大学电气与动力工程学院	25	158	8.0	12.0
6	李晓娜	中国矿业大学电气与动力工程学院	2	10	1.0	2.0
7	沈兴来		2	10	1.0	2.0