【摘 要】
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提出一种基于局部均值分解方法(LMD)能量熵和GK模糊聚类相结合的电能质量扰动识别的新方法。LMD能量熵具有局域化的特性并且能够表征扰动信号复杂度,可以量化扰动特征。GK模
【基金项目】
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国家自然科学基金(61077071);河北省自然科学基金(2015203413);河北省高等学校科学技术研究重点项目(ZD2014100)
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提出一种基于局部均值分解方法(LMD)能量熵和GK模糊聚类相结合的电能质量扰动识别的新方法。LMD能量熵具有局域化的特性并且能够表征扰动信号复杂度,可以量化扰动特征。GK模糊聚类可处理分布不规则数据,因此可对各种扰动信号进行识别。非平稳的扰动信号首先由LMD分解,得到若干个有物理意义的乘积函数(PF),通过Shannon熵的特征筛选方法对PF分量进行筛选,求取其能量熵组成特征向量。进而通过GK聚类对特征向量进行识别分类。实验表明,该方法能够有效准确地识别电能扰动信号,并具有良好的抗噪性。
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