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采用行波固有频率的混合线路故障测距新方法 被引量:17
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作者 黄忠棋 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2015年第11期73-79,共7页
对于电缆-架空混合线路,由于波阻抗的不连续会形成混叠的固有频率频谱,因此,解决频谱混叠现象是提高固有频率测距法精度的首要问题。为此,提出一种基于聚类经验模型分解(EEMD)算法的行波固有频率的故障测距方案。首先利用EEMD算法得到... 对于电缆-架空混合线路,由于波阻抗的不连续会形成混叠的固有频率频谱,因此,解决频谱混叠现象是提高固有频率测距法精度的首要问题。为此,提出一种基于聚类经验模型分解(EEMD)算法的行波固有频率的故障测距方案。首先利用EEMD算法得到一系列的固有模态函数(IMF)分量;然后选取聚集故障信息的IMF分量,引入多重信号分类(MUSIC)算法对其进行频谱估计得到固有频率主成分;最后利用故障行波的固有频率和故障距离的关系式即可实现故障测距计算。仿真对比显示了该方法可更好地解决混合线路故障测距时存在的频谱混叠问题,实现较高精度的故障定位。 展开更多
关键词 混合线路 固有频率 频谱混叠 聚类经验模型分解算法
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基于聚类经验模态分解和差分熵的输电线路故障测距研究 被引量:9
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作者 张成 王昕 +1 位作者 郑益慧 李立学 《电测与仪表》 北大核心 2018年第21期86-92,共7页
为提高输电线路的故障测距精度,提出了一种基于聚类经验模型分解(EEMD)和差分熵(DE)的输电线路故障行波测距方法。首先利用改进的差分熵信号处理方法对输电线路电流进行熵值计算,通过与正常电流熵值的对比,判断电流是否发生突变。然后采... 为提高输电线路的故障测距精度,提出了一种基于聚类经验模型分解(EEMD)和差分熵(DE)的输电线路故障行波测距方法。首先利用改进的差分熵信号处理方法对输电线路电流进行熵值计算,通过与正常电流熵值的对比,判断电流是否发生突变。然后采用EEMD分解对发生突变的故障电流进行处理,有效去除故障信号中的噪声,避免模态混叠,获取准确反映故障信息的IMF分量。随后对分量实行差分熵方法中的差分分析,将电流的变化幅度进行有效量化,并建立每个信号点的变化程度与时间的对应关系,从而解决波头位置难以确定的问题,获得故障初始行波到达每个监测点的准确时间。最后利用行波双端法,实现输电线路的故障测距。仿真结果表明,该方法能够较好地解决故障测距时存在的信号噪声和波头测量时间不准确的问题,有效提高故障测距的精度。 展开更多
关键词 输电线路 聚类经验模型分解 差分熵 故障测距
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运用因散经验模式分解算法的谐波检测新方法 被引量:4
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作者 成立 吴衍 +2 位作者 杨宁 王鹏程 王振宇 《江苏大学学报(自然科学版)》 EI CAS 北大核心 2010年第6期687-690,715,共5页
为了满足有源电力滤波器(APF)实时、快速地跟踪检测电力系统谐波电流的要求,提出基于因散经验模式分解算法的谐波电流检测法.该方法将电流信号分解成内在模式函数(IMF)形式,在筛分过程中添加高斯白噪声频谱,为IMF解析过程的时域分布设... 为了满足有源电力滤波器(APF)实时、快速地跟踪检测电力系统谐波电流的要求,提出基于因散经验模式分解算法的谐波电流检测法.该方法将电流信号分解成内在模式函数(IMF)形式,在筛分过程中添加高斯白噪声频谱,为IMF解析过程的时域分布设定一致的参考结构,并运用端点效应处理策略确定边界极值点.设计了运用新算法的电流跟踪检测器,并进行了仿真试验.结果表明:该方法不仅在筛分时去除了模式混叠,而且硬件配置简单,检测基波幅值与期望幅值之误差仅为1.08%,可以较精确地分解出电流信号的基波和谐波分量;该方法跟踪检测非平稳信号的延时仅为6μs,信号的谐波分析实时性比传统的谐波检测法优越,因而该法可用于APF的电流跟踪控制电路和其他的谐波电流检测器. 展开更多
关键词 电力系统 有源电力滤波器 EEMD算法 谐波电流检测法 内在模式函数
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基于MLR和LSTM神经网络的短期负荷预测方法 被引量:3
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作者 武国良 祖光鑫 +1 位作者 杨志军 秦立志 《黑龙江电力》 CAS 2021年第4期297-301,共5页
由于短期负荷非静止和强随机特征,难以准确预测负荷行为。为此,提出了改进的短期负荷预测方法。应用集合经验模态分解算法,依据频率从低到高将负荷分组;通过MLR预测平滑、周期的低频部分,保持高效的计算能力,而对具有强随机性的高频部分... 由于短期负荷非静止和强随机特征,难以准确预测负荷行为。为此,提出了改进的短期负荷预测方法。应用集合经验模态分解算法,依据频率从低到高将负荷分组;通过MLR预测平滑、周期的低频部分,保持高效的计算能力,而对具有强随机性的高频部分,则通过LSTM进行预测,即采用结合MLR和LSTM这两种方法获得实际预测负荷。最后,通过实验计算来自中国西部的测试数据,验证该方法的有效性。 展开更多
关键词 集合经验模态分解算法 LSTM神经网络 多元线性回归 短期负荷预测
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混合线路故障测距新方法的研究
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作者 邱宇青 《电工电气》 2015年第4期23-26,共4页
为解决应用固有频率测距法存在难以准确提取固有频率主成分的问题。提出了利用聚类经验模型分解(EEMD)来实现故障测距的方法,利用EEMD进行信号分解,对相关分量进行频谱分析和主成分提取,进行故障测距计算。仿真分析表明,该方法可较好地... 为解决应用固有频率测距法存在难以准确提取固有频率主成分的问题。提出了利用聚类经验模型分解(EEMD)来实现故障测距的方法,利用EEMD进行信号分解,对相关分量进行频谱分析和主成分提取,进行故障测距计算。仿真分析表明,该方法可较好地解决混合线路故障测距时存在的频谱混叠问题,实现较高精度的故障定位。 展开更多
关键词 混合线路 故障测距 固有频率 频谱混叠 EEMD方法
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CEEMD与卷积神经网络特征提取的故障诊断方法研究 被引量:15
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作者 张朝林 范玉刚 《机械科学与技术》 CSCD 北大核心 2019年第2期178-183,共6页
轴承动力学行为具有非线性的特点,导致其振动信号特征与运行状态之间存在较强的非线性关系;且振动信号的特征提取与选择往往需要大量的先验知识,导致特征的设计难以准确反映不同的运行状态。针对以上问题,提出一种基于互补集合经验模态... 轴承动力学行为具有非线性的特点,导致其振动信号特征与运行状态之间存在较强的非线性关系;且振动信号的特征提取与选择往往需要大量的先验知识,导致特征的设计难以准确反映不同的运行状态。针对以上问题,提出一种基于互补集合经验模态分解(Complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)与卷积神经网络(Convolutional neural networks,CNN)的特征提取方法,从振动信号时频图中自适应提取其敏感特征,反映设备运行状态。首先采用CEEMD算法分解得到振动信号的固有模态函数(Intrinsic mode function,IMF)分量,构造各个IMF时频图,并采用CNN提取时频图的特征;然后,将提取到的特征与小波包分频带能量值相结合,组建特征指标向量,用于构建轴承故障诊断模型。将该方法应用于不同负载、不同故障深度的轴承试验中,结果表明该方法能够在多种工况下有效地提高故障识别率。 展开更多
关键词 特征提取 互补集合经验模态分解 卷积神经网络 自适应
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基于CEEMDAN算法的光伏功率信号光滑降噪 被引量:1
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作者 刘雅芳 谷志锋 +5 位作者 李梦佳 刘靖波 李伦迪 张晓亮 阮振鹏 孔子君 《电力电容器与无功补偿》 2023年第3期119-125,共7页
为解决光伏高输出功率低频分解及光滑降噪问题,通过引入曲线降噪权重因子,改进传统经验模态分解方法,提出一种光滑度与相似度更好的光伏输出功率自适应完备集合经验模态分解算法。为验证CEEMDAN算法的降噪优异特性,对典型光伏输出功率... 为解决光伏高输出功率低频分解及光滑降噪问题,通过引入曲线降噪权重因子,改进传统经验模态分解方法,提出一种光滑度与相似度更好的光伏输出功率自适应完备集合经验模态分解算法。为验证CEEMDAN算法的降噪优异特性,对典型光伏输出功率信号开展了模态分解仿真研究,仿真结果表明,相对于与传统EEMD算法,采用CEEMDAN算法时,当IMF为3、目标函数为最小时,相似度提升了3.26%,光滑度提升了85.6%,各项指标数据更加完备,降噪效果更好。 展开更多
关键词 光伏信号 EEMD算法 光滑降噪 自适应完备集合经验模态分解算法
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