【摘 要】
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随着社会的快速发展，大量的非线性不平衡负荷投运于生产中，电能质量遭到严重的影响。探究引起电能质量下降的各种因素，及时发现其原因，并对这些问题进行有效的识别，对有效管理和治
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随着社会的快速发展，大量的非线性不平衡负荷投运于生产中，电能质量遭到严重的影响。探究引起电能质量下降的各种因素，及时发现其原因，并对这些问题进行有效的识别，对有效管理和治理电能质量具有重大意义。由于实际电能质量扰动类型复杂，且特征相似，还有多种扰动混合现象的存在，因此电能质量扰动识别是一个难度较大的研究问题。本文对单一电能质量扰动信号和复合电能质量扰动信号的特征、检测算法及识别算法分别进行了分析研究。 首先，论文针对电力系统电能质量扰动检测问题，研究了扰动检测算法，使得提取的特征信息更加有效。基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition，EEMD)中添加的白噪声不能被完全中和的问题，提出了改进的EEMD(MEEMD)的希尔伯特变换(HT)电能质量扰动检测方法。该方法通过MEEMD分解获得扰动信号中物理意义明确的IMF（Intrinsic Mode Function），同时有效的抑制了模态混叠现象，且其抗噪性能较好。对 IMF分量进行HT变换得扰动幅值、频率、起止时刻等信息，实现对扰动信号的检测。 其次，论文针对电能质量扰动的时频域特征单一性问题，基于复合电能质量扰动信号的时频域分析方法，提出了结合信号分析方法对复合电能质量扰动进行分类。该方法将改进的聚类经验模态分解方法(MEEMD)与改进不完全 S变换(Modified Incomplete S-transform，MIST)相结合，提取出9种适用于复合电能质量的时频域特征量，它有效抑制了单一电能质量扰动信号之间时频域特征量的相互干扰。 最后，分别对电能质量检测方法与识别方法进行仿真验证，通过验证表明论文提出方法的有效性和可行性。
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