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基于改进HHT和决策树的电能质量扰动辨识
基于改进HHT和决策树的电能质量扰动辨识
摘要：
电能质量扰动的辨识对于电力系统的稳定运行和电能质量的保障非常重要。本论文提出了一种基于改进HHT（Hilbert-HuangTransform）和决策树的方法，用于识别电能质量扰动中的变化模式和分类。该方法首先应用改进HHT对电能质量扰动信号进行分解和提取，得到一系列的本征模态函数。然后，利用这些本征模态函数的统计特征，通过决策树对扰动进行分类和辨识。实验结果表明，该方法能够有效地辨识电能质量扰动，并对不同类型的扰动进行分类。
关键词：电能质量，扰动辨识，改进HHT，决策树
引言：
随着电力系统的发展和电力负荷的增加，电能质量问题越来越受到关注。电能质量扰动是指电力系统中出现的各种电压和电流的非理想波形，如电压闪变、电压暂降和电压谐波等。这些扰动会对电力设备的正常运行和用户的用电质量带来不利影响，因此需要对电能质量扰动进行准确的辨识和分类。
传统的方法主要基于数学模型或信号处理技术对电能质量扰动进行分析和处理。然而，由于电能质量扰动信号存在着非线性和非平稳性等特点，传统方法在处理这些信号时存在一定的局限性。因此，需要引入先进的分析技术来提高电能质量扰动的辨识和分类准确度。
改进HHT是一种先进的信号处理技术，它结合了Hilbert变换和本征模态分解的优点，能够有效地处理非线性和非平稳信号。改进HHT在信号分解和提取方面具有优势，可用于提取电能质量扰动中的特征信息。然而，改进HHT方法对于提取扰动特征仍然存在一定的局限性，因此需要进一步改进和优化。
决策树是一种常用的分类算法，能够根据已知的样本数据构建一个决策树模型，然后利用这个模型对未知数据进行分类。在本论文中，我们将决策树应用于电能质量扰动的分类和辨识。通过对提取的扰动特征进行统计分析，构建决策树来分类和辨识不同类型的扰动，从而提高辨识准确度。
方法：
本方法基于改进HHT和决策树，用于电能质量扰动的辨识。具体步骤如下：
1.对电能质量扰动信号进行预处理，包括滤波和归一化处理。滤波可以去除高频噪声，提高信号质量；归一化处理可以将信号幅值归一化到相同的范围，方便后续的分析和处理。
2.利用改进HHT对预处理后的电能质量扰动信号进行分解和提取。改进HHT首先对信号进行希尔伯特变换，得到一系列的分量。然后，根据能态函数图和稳定极值点的判别准则，确定本征模态函数的个数和选择合适的本征模态函数。
3.对提取的本征模态函数进行统计分析，得到扰动的特征向量。特征向量包括统计参数，如均值、方差和峰度等。
4.利用决策树对扰动进行分类和辨识。根据已知的样本数据，构建一个决策树模型，并利用该模型对未知数据进行分类。决策树的构建过程采用基于信息熵的分割准则和剪枝技术，以提高分类准确度。
实验：
为了验证本方法的有效性，我们使用了一组真实的电能质量扰动数据进行实验。实验结果表明，本方法能够有效地辨识电能质量扰动，并对不同类型的扰动进行分类。与传统方法相比，本方法具有更高的辨识准确度和更快的处理速度。
结论：
本论文提出了一种基于改进HHT和决策树的电能质量扰动辨识方法。该方法能够有效地提取电能质量扰动中的变化模式和分类，为电力系统的稳定运行和电能质量的保障提供了重要的支持。未来的研究可以进一步优化和扩展本方法，提高辨识准确度和实时性。