将局部均值分解LMD(Local Mean Decomposition)法应用于电能质量扰动检测,选取电力系统中典型间谐波扰动信号、短时谐波信号、暂态谐波信号、时变谐波信号和变压器中的实际多频谐波信号,应用LMD对其进行分析。间谐波信号的仿真结果表明...将局部均值分解LMD(Local Mean Decomposition)法应用于电能质量扰动检测,选取电力系统中典型间谐波扰动信号、短时谐波信号、暂态谐波信号、时变谐波信号和变压器中的实际多频谐波信号,应用LMD对其进行分析。间谐波信号的仿真结果表明LMD方法在求取的瞬时特征参数波动幅度、端部效果、检测精度和运行时间方面都优于Hilbert-Huang变换(HHT)方法;谐波失真信号的仿真结果表明该方法可以准确检测扰动信号的频率、幅值以及扰动发生与恢复的时刻。对某500 kV变电站35 kV侧投运电容器时引起的35 kV侧B相电压下降和畸变的信号分析结果进一步证明了所提方法的正确性。展开更多
为了实现电力系统暂态扰动信号的精确识别,针对暂态扰动信号的非线性、不规则性和突变性特点,采用局部均值分解(local mean decomposition,LMD)法检测电力系统暂态扰动;并用LMD法分析了电压暂降、电压暂升、电压中断、振荡暂态、脉冲暂...为了实现电力系统暂态扰动信号的精确识别,针对暂态扰动信号的非线性、不规则性和突变性特点,采用局部均值分解(local mean decomposition,LMD)法检测电力系统暂态扰动;并用LMD法分析了电压暂降、电压暂升、电压中断、振荡暂态、脉冲暂态、频率偏移、谐波加电压暂升信号以及某智能变电站采集的实际扰动信号等典型扰动;同时与希尔伯特-黄变换(HHT)法的分析结果进行比较.研究结果表明:用LMD法检测电力系统的暂态扰动信号是有效的,且在定位精度、运算速度方面比HHT法更具优越性.展开更多
文摘为了实现电力系统暂态扰动信号的精确识别,针对暂态扰动信号的非线性、不规则性和突变性特点,采用局部均值分解(local mean decomposition,LMD)法检测电力系统暂态扰动;并用LMD法分析了电压暂降、电压暂升、电压中断、振荡暂态、脉冲暂态、频率偏移、谐波加电压暂升信号以及某智能变电站采集的实际扰动信号等典型扰动;同时与希尔伯特-黄变换(HHT)法的分析结果进行比较.研究结果表明:用LMD法检测电力系统的暂态扰动信号是有效的,且在定位精度、运算速度方面比HHT法更具优越性.
