基于WPT和参数优化的VMD谐波检测方法

针对变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)在谐波检测中易受噪声影响、分解模态个数K难以确定的问题,提出一种基于小波包降噪(WPT)和参数优化的VMD谐波检测方法。首先,对谐波信号进行WPT降噪处理,然后对降噪后的信号进行VMD预分解,根据解析分量的瞬时频率均值选取最优的K值,最后对降噪信号进行最优K值VMD分解并提取频率,用希尔伯特变换进行幅值检测。仿真结果与对比表明,该方法能够有效的选择VMD分解模态个数,减小噪声影响,且具有良好的检测精度。     

基于ESMD和HT相结合的谐波检测新方法

针对现有的电力系统谐波信号检测方法精度不高的问题,以及研究较多的经验模态分解(EmpiricalMode Decomposition, EMD)在谐波检测中出现的模态混叠问题,结合极点对称模态分解(Extreme-pointSymmetricMode Decomposition, ESMD)理论和算法,提出基于ESMD和希尔伯特变换(HilbertTransform, HT)相结合的谐波检测新方法。首先对信号进行极点对称模态分解,得到一系列不同特征尺度的固有模态函数(IntrinsicModeFunction,IMF),再对IMF分量进行希尔伯特变换得到各谐波瞬时幅值和瞬时频率信息。该方法能够根据信号自身特征进行自适应分解,理论上由于扩展了IMF定义并采用内部插值方法,使得该方法具有简单、精度高的优势。仿真结果表明,该方法在谐波检测中自适应分解能力强,检测精度高,实时性好,并且能够在不添加噪声的情况下有效避免EMD方法在谐波检测中出现的模态混叠现象。     

基于变分模态分解与Teager能量算子的谐波/间谐波检测方法

为了提高电力谐波信号中谐波/间谐波的检测精度,提出一种基于变分模态分解(VMD)与Teager能量算子相结合的检测新方法。利用相关系数法来确定VMD算法中的模态分解个数K;采用VMD对谐波/间谐波信号进行分解,得到一系列IMF分量;利用Teager能量算子对IMF分量进行解调分析,能够得到分量的瞬时幅值和频率,同时根据时频图中瞬时频率突变点,可准确定位暂态谐波/间谐波的起止时刻。在信噪比较低的情况下,将集合经验模态分解(EEMD)、VMD分别与Teager能量算子相结合进行谐波/间谐波检测的对比。仿真实验对比表明文中所提方法能将稳态、暂态谐波信号进行有效的分离,同时具有较高的检测精度和较好的噪声鲁棒性。     

变压器直流偏磁的仿真研究

基于经验模态分解(empirical mode decomposition,EMD)和Hilbert变换,提出了一种新的变压器直流偏磁分析方法。首先对变压器励磁电流进行EMD分解,提取包含最多励磁电流畸变信息的基本模式分量(intrinsic mode function,IMF);再对IMF分量作Hilbert变换,得出其瞬时频率和幅值。仿真结果表明:该方法能够准确检测出励磁电流畸变的时间、频率和幅值。     

变分模态分解在电力系统谐波检测中的应用

针对电能质量分析中的谐波检测问题,将变分模态分解(VMD)应用到电力系统谐波检测中。利用VMD对信号的频带划分能力,实现各谐波模态的有效分离。对谐波信号进行频谱预分析确定VMD模态分解数,采用Hilbert变换提取各谐波模态幅值、频率等特征信息,通过基于奇异值分解的扰动定位方法对暂态谐波起止时刻与幅值变化时刻进行准确定位。不同类型谐波信号仿真实验验证了该方法的有效性,在无噪声与较低信噪比情况下均具有较高检测精度,具有良好的噪声鲁棒性。     

基于小波变换和HHT的分布式并网系统谐波检测方法

在分布式电源并网系统中,大量逆变装置的使用与非线性负载的接入,给电网带来严重的谐波污染,传统的检测方法 (如:快速傅里叶变换、小波分析等)对同步信号检测、基函数选取有较大的依赖性,难以适应微电网环境下的谐波检测要求。为此,结合小波变换与HHT,提出一种新的微电源并网模式下的谐波检测与分析方法。该方法利用小波变换多分辨率分析思想对信号进行划分,并对划分后的信号进行经验模态分解,得到一系列的经验模态函数(intrinsic mode function,IMF),并从IMF分量中提取出基波分量和高次谐波;再对IMF分量进行Hilbert变换得到信号的频率、幅值信息。仿真实验表明该算法的谐波分析精度高,实时性好,能满足分布式并网系统的谐波检测要求。     

基于HHT的次同步谐振参数检测方法

基于能够精确提取频率分量的希尔伯特-黄变换HHT,对电力系统中的次同步谐振SSR进行了检测分析.首先采用小波滤除基频以上的高次谐波,然后通过HHT中的经验模态分解EMD实现SSR模态分量的有效分离,最后对各分量进行希尔伯特(Hilbert)变换,计算其相应瞬时幅值和瞬时频率.结果表明,与以往文献所用方法相比,该方法可以更加精确地提取SSR的模态参数.有助于分析电力系统的SSR模态及阻尼控制器的设计研究.     

基于递归VMD的有源滤波器谐波检测

针对有源滤波器谐波检测问题,将递归变分模态分解(VMD)应用于有源滤波器中谐波检测部分。对谐波电流进行递归VMD分解,得到一系列带宽受限的固有模态函数(BIMF),不同的BIMF代表了不同的频率分量,即得到基波和各次谐波BIMF分量,从而完成谐波的检测。在分解中,通过限制带宽估计中心频率,重构模态函数。仿真结果表明,基于递归VMD的谐波检测方法,可以准确有效地提取电力系统中的谐波。     

基于差值矩阵的多端输电线路故障定位研究

针对现有多端输电线路故障行波检测困难、定位精度不高、判定算法复杂等问题,提出一种基于变分模态分解(VMD)算法和Hilbert变换相结合的行波检测法和一种基于差值矩阵的多端输电线路故障行波定位算法。首先通过行波传感器采集故障行波信号,利用VMD分解算法对故障行波进行分解,结合Hilbert变换提取模态分量IMF1的瞬时频率,根据第一个瞬时频率的奇异点位置确定故障行波的达到时刻。然后利用行波到达各端的时间和行波传输原理,得到多端输电线路故障分支判定矩阵。最后根据故障分支判定矩阵确定故障支路,实现故障点的精确定位。ATP/EMTP仿真结果表明,所提检测方法能够准确检测故障初始行波的到达时间,多端输电线路定位算法能够准确判定故障支路,相比于HHT检测方法下的定位算法,进一步提高了定位精度。     

基于变分模态分解和深度学习的短期电力负荷预测模型

提升负荷预测的准确性对于指导电力系统的生产计划、经济调度以及稳定运行至关重要。提出一种基于变分模态分解(Variational Mode Decomposition, VMD)和长短期记忆(Long Short Term Memory, LSTM)神经网络的短期负荷预测模型。利用VMD算法将负荷序列分解成不同的本征模态函数(Intrinsic Mode Functions, IMF),每个IMF结合LSTM进行预测,将各部分预测结果叠加得到VMD-LSTM模型的预测结果。分析实验结果,相比单一LSTM和经验模态分解(Empirical Mode Decomposition, EMD)组合LSTM预测方法,该方法能有效的提升负荷预测的准确性。     

基于变分模态分解的电能质量扰动检测新方法

为了更加准确地提取扰动信号特征,提出了基于变分模态分解(VMD)的电能质量扰动检测新方法。该方法由VMD和希尔伯特变换(HT)2个部分组成。首先,对扰动信号进行傅里叶变换以确定VMD的预设分解尺度;然后,利用VMD将扰动信号分解为系列调幅-调频函数之和;最后,对每个调幅-调频函数进行HT,求取瞬时幅值和瞬时频率,进而确定扰动信号特征。较之希尔伯特-黄变换和局部均值分解方法,VMD方法不仅可分析不同时间支集的扰动信号,处理复合扰动和频率相近的奇数次谐波,也不存在模态混叠,获取的瞬时幅值和瞬时频率更加准确。仿真信号和变电站电容器组投入时的电压信号分析结果证明了所提方法的可行性和有效性。     

基于数学形态学和HHT的谐波和间谐波检测方法

非线性电力元件的应用使电力系统的谐波污染问题日益突出。为准确检测谐波和间谐波参数,提出了基于数学形态学和希尔伯特–黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)的谐波和间谐波检测方法。为有效抑制多种噪声,对现有数学形态滤波器进行了改进,使之保留了原信号的主要特征,并运用经验模态分解处理消噪后的信号,得到了一组经验模态函数分量。对每个经验模态函数分量进行希尔伯特–黄变换,可准确得到其瞬时频率和瞬时幅值,实现了在噪声背景下对谐波和间谐波的检测。仿真结果验证了该方法的可行性与有效性,表明其可提高谐波和间谐波的检测精度。     

基于VMD-SWT联合算法的谐波/间谐波检测

针对现有电力系统谐波/间谐波检测方法中提取精度不高、对噪声敏感的问题,提出一种基于变分模态分解VMD(variational mode decomposition)和同步挤压小波变换SWT(synchrosqueezing wavelet transform)的谐波/间谐波检测新方法.首先对含有谐波/间谐波的信号进行连...     

Hilbert-Huang变换方法在谐波和电压闪变检测中的应用

将一种新的非平稳信号处理方法,即HHT(HilbertHuang Transform)方法用于检测与时频分析典型的电能质量扰动信号,如谐波、电压闪变与波动信号.该方法由经验模态分解法(EMD)及Hilbert变换两部分组成,先用EMD提取信号的固有模态函数(IMF)分量,再对IMF作Hilbert变换求瞬时频率和幅值.该方法可以从时域和频域两方面同时对信号进行分析,能够准确检测出突变、非平稳谐波和电压闪变信号的时间、频率和幅值信息.仿真分析结果表明了该方法检测非平稳电能质量扰动信号的有效性.     

EEMD在电能质量扰动检测中的应用

提出了一种基于聚类经验模态分解(EEMD)的希尔伯特-黄变换(HHT)电能质量扰动检测新方法.首先采用EEMD对电能质量扰动信号进行分解,获得固有模态函数后,再进行HHT,可以定量、准确地刻画相应时刻的瞬时特征量.该方法可以确定非平稳的电能质量扰动信号的时间、频率和幅值等信息.仿真试验结果表明,该方法可以有效克服经验模...     

基于HHT的电能质量检测新方法

提出了用HHT方法对电能质量扰动信号（电压凹陷、电压凸起、电压间断、暂态震荡、暂态脉冲等）和谐波（整数次谐波和间谐波）进行检测及时频分析的新方法.该方法由经验模态分解法（EMD）和Hilbert变换（HT）两部分组成.通过EMD得到固有模态函数（IMF）后,再进行HT,可以定量、准确地刻画相应时刻的瞬时频率和幅值.通过该方法可以确定非平稳的电能质量扰动信号的时间、频率和幅值信息;同样也可以精确的检测出谐波的幅值和频率.仿真结果表明,该法不但适用于非平稳信号的处理,而且对平稳信号的分析、处理也有很好的效果.     

希尔伯特-黄变换在电力系统故障检测中的应用研究

电力系统中的故障暂态信号多为非线性非平稳信号,希尔伯特-黄变换(HHT)被认为是专门针对非线性非平稳信号的分析方法。将HHT引入到电力系统故障检测中,利用经验模态分解(EMD)获得故障电流信号的本征模态函数(IMF),通过选取IMF并对其进行H ilbert变换,提取出IMF分量的瞬时频率和瞬时幅度。利用合成的IMF分量的H ilbert谱分布,对故障暂态进行了时间-频率-振幅的联合分析。仿真研究表明:基于HHT的故障检测方法能充分提取故障信息,故障定位准确,提高了故障检测的可靠性。     

基于CEEMD与改进Prony的谐波检测方法

为了解决经验模态分解(EMD)处理非线性非平稳信号的模态混叠现象以及传统Prony方法抗噪性能差的不足。提出基于完全经验模态分解(CEEMD)和改进Prony相结合的谐波分析方法。先将含噪的谐波信号进行CEEMD分解得到固有模态函数,再通过能量门限法对分解的固有模态函数进行阈值去噪。针对原始Prony方法优化了实际阶数和线性预测参数的求解过程。最后将去噪后的谐波分量进行改进Prony变换检测分析。并通过MATLAB仿真实验以及依托三相不可控负载的实测数据验证了该方法能够精确辨识出谐波分量的特征参数且具有良好的抗噪性能,从而为谐波分析提供了一种新思路。