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基于EEMD的电能质量扰动识别研究
基于EEMD的电能质量扰动识别研究
摘要：电能质量扰动是电力系统运行中常见的问题，对电力系统的稳定运行和设备的正常工作产生了重要影响。因此，准确识别和及时采取措施对于电力系统的安全和稳定运行至关重要。本文针对电能质量扰动的识别问题，提出了一种基于经验模态分解的电能质量扰动识别方法。
第一章：引言
电力系统是现代工业生产和人们生活不可或缺的重要基础设施，其稳定运行对于保证社会经济的正常发展至关重要。然而，由于各种原因，电能质量扰动问题时有发生，给电力系统的安全稳定运行带来了不小的挑战。因此，电能质量扰动的准确识别和及时采取措施成为了电力系统运行管理的重要课题。
第二章：经验模态分解（EmpiricalModeDecomposition，EEMD）的原理
EEMD是一种非线性、自适应的数据分解方法，通过将信号分解为多个本征模态函数（IntrinsicModeFunctions，IMFs），可以有效提取信号的局部特征。本章介绍了EEMD的原理，包括信号的分解过程以及如何选择合适的分解层数。
第三章：电能质量扰动特征提取与分析
本章首先介绍了电能质量扰动的常见类型，包括瞬时性、周期性和连续性扰动。然后，通过经验模态分解提取每个IMF的能量、频率和幅值特征，并计算特征向量。进一步，利用主成分分析方法对特征进行降维，提高了识别效果。
第四章：基于支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）的电能质量扰动分类
本章介绍了支持向量机的原理及其在电能质量扰动分类中的应用。首先，利用特征向量训练SVM分类器，并进行扰动分类。随后，对分类结果进行评估，并进行实验验证。
第五章：实验结果及分析
本章通过对真实系统的电能质量扰动数据进行实验验证，对提出的方法的准确性和有效性进行评估。实验结果表明，基于EEMD的电能质量扰动识别方法能够准确识别各种类型的扰动，并具有较高的分类准确率。
第六章：结论
本文基于EEMD提出了一种电能质量扰动识别方法，并利用支持向量机进行分类。实验结果验证了该方法的有效性和准确性。未来的研究可以进一步探究其他特征提取方法和分类算法，以提高电能质量扰动的识别效果。
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