【摘 要】
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电力变压器是电力系统中的尤为重要设备,它的安全运行情况对变电站甚至是电力系统的运行都起到至关重要。一直以来差动保护是变压器的主保护。为解决变压器差动保护由于励磁涌流而经常误动的问题,本文提出基于希尔伯特-黄变换(HHT)中的核心算法—经验模式分解(EMD)来识别变压器励磁涌流的新方法。经验模式分解(EMD)是希尔伯特-黄变换(HHT)的核心算法,是一种局部的、完全基于数据的自适应信号分解方法,非常
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电力变压器是电力系统中的尤为重要设备,它的安全运行情况对变电站甚至是电力系统的运行都起到至关重要。一直以来差动保护是变压器的主保护。为解决变压器差动保护由于励磁涌流而经常误动的问题,本文提出基于希尔伯特-黄变换(HHT)中的核心算法—经验模式分解(EMD)来识别变压器励磁涌流的新方法。经验模式分解(EMD)是希尔伯特-黄变换(HHT)的核心算法,是一种局部的、完全基于数据的自适应信号分解方法,非常适合于分析非平稳、多分量信号。针对经典EMD方法存在模态混淆,容易产生虚假频率分量的不足,该文提
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