共 3 条
[1]
[2]
[3]
采用优化经验模态分解的电力谐波辨识方法
被引：15
作者：
吴江伟
王雪
孙欣尧
刘佑达
机构：
[1] 清华大学精密仪器与机械学系精密测试技术及仪器国家重点实验室
来源：
关键词：
谐波辨识;
经验模态分解;
屏蔽信号;
协同混沌粒子群优化;
D O I：
暂无
中图分类号：
TM935 [频率、波形参数的测量及仪表];
学科分类号：
080402 [测试计量技术及仪器];
摘要：
电力谐波的准确辨识对智能用电具有重要的研究价值和意义。针对基于屏蔽信号的经验模态分解(M-EMD)在谐波辨识中幅值误差较大、模态分解不完整以及屏蔽信号构建参数依赖经验值等问题,提出对待分析信号进行滤波和模态预提取,并采用协同混沌粒子群优化算法(CCPSO)对屏蔽信号的构建参数进行寻优。电力谐波仿真辨识实验证明,与M-EMD算法相比,文中所述的IM-EMD算法在谐波辨识的准确度和可靠性上有了明显提高。
引用
收藏
页码：858 / 863
页数：6
相关论文