基于Hilbert-Huang变换和小波包能量谱的电压暂降源识别

基于Hilbert-Huang变换和小波包能量谱的电压暂降源识别1.引言电力系统是现代工业社会的基础。然而，电网中可能发生各种电力质量问题，如电压暂降、电压闪烁、谐波、不平衡和电磁干扰等，它们会对电力

Hilbert-Huang 基于变换和小波包能量谱的电压暂 降源识别 1.引言 电力系统是现代工业社会的基础。然而，电网中可能发生各种电力 质量问题，如电压暂降、电压闪烁、谐波、不平衡和电磁干扰等，它们 会对电力系统的稳定性、可靠性和安全性产生严重影响。在这些问题 中，电压暂降源识别是最重要的问题之一，因为电压暂降是最常见的电 力质量问题之一，它会引起电力设备的损坏，导致生产线停机和数据丢 失等问题。因此，开发一种有效的电压暂降源识别方法对于提高电能质 量、提高电力系统可靠性和安全性具有重要意义。 2.电压暂降地位鉴定方法 电压暂降的识别方法通常通过监测电力网络中的电压波形来实现。 现有的电压暂降识别方法可以分成两种类型：基于时间和频率分析的方 法。基于时间分析的方法包括参数方法、滤波方法和相关函数方法。它 们分别依靠一些基本的信号处理技术，如傅里叶变换、小波变换、 EMD、HHT等来对电压波形进行预处理和特征提取，然后通过建立适当 的模型将目标信号分类为电压暂降或非电压暂降信号。 3.基于HHT和小波包能谱的电压暂降源识别 本研究提出了一种基于Hilbert-Huang变换(HHT)和小波包能谱 的电压暂降源识别方法。这种方法是基于EMD和Hilbert变换的分析方 法，它可以将非稳态信号分解成若干个本征模态函数(IMF)。在该方法 中，首先将监测到的电压信号进行EMD分解，然后从分解后的IMFs中 提取各种能量特征。接下来，使用小波包能谱对特征进行分类。本研究 采用交叉熵作为分类器的性能指标，通过反复实验和仿真，我们证明了 该方法在电压暂降源识别方面具有较好的效果。 4.仿真实验