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题名基于改进型集合经验模态分解的谐波检测方法
被引量:2
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作者
朱晓青
王飞刚
李圣清
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机构
湖南工业大学电气与信息工程学院
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出处
《新型工业化》
2019年第1期8-12,共5页
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基金
国家自然科学基金(2018YFB0606005)
湖南省自然科学基金资助项目(2017JJ4024)
湖南省重点实验室基金资助项目(2016TP1018)
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文摘
由于大功率器件使用,造成电网中有大量谐波,威胁设备的安全。本文提出运用改进型集合经验模态(Ensembel Empirical Mode Decomposition,EEMD)算法来检测电力系统谐波。首先,针对在EEMD分解过程中,由于白噪声信号的添加,势必会对各模态函数造成影响,提出添加正负幅值相反的白噪声信号,以消除其带来的弊端。其次,运用施密特正交化理论,对各个模态函数进行正交化,从而避免模态混叠现象,提高了谐波检测精度。最后,经过与其它检测方法的仿真对比,证明了本文所述方法具有较高的检测精度。
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关键词
集合经验模态分解
模态函数
白噪声
施密特正交
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Keywords
Ensembel Empirical Mode Decomposition
Modal function
White noise
Schmidt orthogonal
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分类号
TM935
[电气工程—电力电子与电力传动]
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