一种改善HHT端点效应的新方法及其在电能质量中的应用

摘要：

利用Hilbert-Huang变换(HHT)方法进行电能质量检测分析,可以得到准确的瞬时频率和瞬时幅值.但该方法在应用中存在严重的端点效应,会影响分析结果.为了改善其端点效应问题,提出了一种基于人工神经网络和镜像延拓相结合的新方法对短时间序列进行延拓.采用三层BP神经网络对信号两端进行延拓.用带镜像延拓程序的经验模态分解(EMD)方法对延拓后的信号进行边分解边延拓.得到具有原始信号长度的固有模态函数(IMF);为了改善Hill)ert变换中的端,点效应,再次利用BP神经网络对各个IMF分量进行延拓,最后对延拓后的IMF分量进行Hill)ert变换,从而得到精确的瞬时频率和瞬时幅值.将其应用到电力系统的谐波分析中,取得了较好效果.

关键词：电能质量、Hilbeert-Huang变换、经验模态分解、希尔伯特变换、BP神经网络、端点效应

所属期刊栏目：28

分类号：TM712;TM714;U223.5+2(输配电工程、电力网及电力系统)

资助基金：教育部霍英东青年教师基金资助项目101060;四川省杰出青年基金项目07ZQ026-012

在线出版日期：2009-02-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：40-45