【摘 要】
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提出一种基于完备总体经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)和GG(gath-geva)聚类的电能质量扰动识别方法。CEEMD是一种对EEMD(ensemble empi
【机 构】
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燕山大学电气工程学院,国网冀北电力有限公司唐山供电公司
【基金项目】
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国家重点研发项目(2018YFB0905500);国家自然科学基金(51875498);河北省大智移云应用专项(18211833D);河北省自然科学基金(E2018203439,E2018203339,F2016203496)
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提出一种基于完备总体经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)和GG(gath-geva)聚类的电能质量扰动识别方法。CEEMD是一种对EEMD(ensemble empirical mode decomposition)的改进算法,其特点是向原始信号中以正负成对的形式加入白噪声,有利于减少重构信号中残余的辅助噪声;且在分解的每一个阶段都加入特殊噪声,计算一个唯一残差以得到每个IMF,因此分解的结果是完整的,优于EEMD。CEE
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