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自适应辛几何模态分解和短时能量差分因子在电能质量扰动检测中的应用
文献摘要：
针对电网中电能质量扰动信号在强噪声环境下扰动时刻难以准确检测问题,该文提出一种基于自适应辛几何模态分解(SGMD)和短时能量差分因子的电能质量扰动检测算法.基于自适应SGMD改进传统SGMD的滤波重构环节,准确重构电能质量扰动信号,计算重构信号的短时能量,推导基于短时能量的无参自适应阈值算式,构建短时能量差分因子,据此开发基于虚拟仪器的电能质量扰动检测平台,以实现电能质量扰动准确实时检测.仿真和实测结果表明,该文提出的算法在噪声环境下对单一扰动、复合扰动与过零扰动,均能有效地检测扰动起止时刻,且能有效地克服扰动幅值波动对检测结果的影响,相较于现有检测算法,其测量结果更加快速准确.
文献关键词：
电能质量扰动;辛几何模态分解;短时能量;自适应阈值;抗噪性
中图分类号：
作者姓名：
李云峰;高云鹏;蔡星月;朱彦卿;吴聪
作者机构：
湖南大学电气与信息工程学院 长沙 410082
文献出处：
引用格式：
[1]李云峰;高云鹏;蔡星月;朱彦卿;吴聪-.自适应辛几何模态分解和短时能量差分因子在电能质量扰动检测中的应用)[J].电工技术学报,2022(17):4390-4400
A类：
B类：
辛几何模态分解,短时能量,扰动检测,电能质量扰动信号,强噪声,噪声环境,检测问题,SGMD,检测算法,重构信号,自适应阈值,算式,虚拟仪器,检测平台,实时检测,实测结果,复合扰动,过零,动起,起止,快速准确,抗噪性
AB值：
0.203076
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