【摘 要】
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为提高在噪声环境下电能质量扰动检测定位的准确性,提出基于改进小波阈值函数和完备总体经验模态分解(CEEMD)的电能质量扰动检测算法。在采用CEEMD处理电能质量扰动信号的基
【机 构】
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湖南大学电气与信息工程学院; 贵州电网有限责任公司电力科学研究院;
【基金项目】
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国家自然科学基金(51777061);湖南省自然科学基金(2016JJ2022);贵州电网科技项目(GZKJXM20171048)资助
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为提高在噪声环境下电能质量扰动检测定位的准确性,提出基于改进小波阈值函数和完备总体经验模态分解(CEEMD)的电能质量扰动检测算法。在采用CEEMD处理电能质量扰动信号的基础上,通过排列熵计算各固有模态函数的随机噪声强度,利用小波改进阈值函数对噪声强度高于排列熵值的分量降噪,并对降噪后分量进行Hilbert-Huang变换,求取定位扰动起止点以及频率等参数。将该算法与CEEMD舍弃高频分量和小波阈值函数降噪方法的对比分析,结果表明算法不仅具有较强的抗噪性,而且能有效保留高频信息不被滤除。以PSCAD/EMTC双馈式风力发电系统中的单相短路和两相短路为例,仿真验证了所提算法的有效性,最后搭建了基于PXI和Lab VIEW平台电能质量扰动检测平台,为应用于工程实践中奠定基础。
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