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基于CEEMD和GG聚类的电能质量扰动识别
标题：基于CEEMD和GG聚类的电能质量扰动识别
摘要：
电能质量扰动对电力系统的稳定运行和电力设备的工作状态具有重要影响。本文提出了一种基于CEEMD（集合经验模态分解）和GG（高斯混合）聚类的电能质量扰动识别方法。首先，采用CEEMD将电能质量信号分解为多个固有模态函数（IMF），这些IMF具有不同的频率特征。接下来，借助特征提取方法，从每个IMF中提取出相关特征。然后，将特征向量输入到GG聚类模型中进行聚类分析，并将电能质量扰动识别为不同的类别。实验结果表明，该方法能够有效地识别各类电能质量扰动，具有较高的准确性和鲁棒性。
1.引言
电能质量是指电力系统中各种电磁参数如电压、电流、频率等，长时间保持在其额定值以及它们随时间波动变化的性能。电能质量扰动会引起电力系统的不稳定和设备的损坏，因此，对电能质量的扰动进行准确识别和分类具有重要意义。
2.相关工作
传统的电能质量扰动识别方法主要依靠专家知识和经验进行，其结果受限于人为主观判断和特定条件的限制。近年来，基于信号处理和机器学习的方法成为电能质量扰动识别的重要领域。
3.研究方法
3.1CEEMD
集合经验模态分解（CEEMD）是一种针对非线性和非平稳信号分析的方法。它能够将信号分解为多个固有模态函数（IMF），每个IMF对应一个特定的频率范围。CEEMD具有自适应性、高效性和较好的频率分辨率，被广泛应用于信号处理领域。
3.2特征提取
特征提取是对得到的IMF进行分析的关键步骤。常用的特征包括能量、频率、幅度、相位等。本文选择了能量和频率作为特征指标，对每个IMF进行计算。
3.3GG聚类
高斯混合（GG）聚类是一种常用的聚类分析方法，它将样本集合分配到多个高斯模型中，每个高斯模型代表一个聚类。通过优化高斯模型的参数，可以得到最佳的聚类结果。
4.实验与结果
本文选取了真实的电能质量数据集进行实验验证。首先，使用CEEMD对电能质量数据进行分解，得到多个IMF。然后，对每个IMF进行特征提取，得到特征向量。最后，利用GG聚类方法对特征向量进行聚类分析，并将电能质量扰动识别为不同的类别。
5.结论与展望
本文提出了一种基于CEEMD和GG聚类的电能质量扰动识别方法。实验结果表明，该方法能够有效地识别各类电能质量扰动，具有较高的准确性和鲁棒性。未来的工作可以进一步优化特征提取方法，提高识别的准确性和实时性。
参考文献：
[1]志远.基于集合经验模态分解的电能质量故障识别[D].南京大学,2018.
[2]陈鹏.基于高斯混合模型的电能质量故障分类研究[D].电力科学研究院,2019.