本文關(guān)鍵詞：應(yīng)用HS改進(jìn)原子分解的電能質(zhì)量擾動辨識分析

  更多相關(guān)文章： 電能質(zhì)量擾動 原子分解 匹配追蹤算法 和聲搜索算法 參數(shù)辨識

【摘要】：結(jié)合原子分解與和聲搜索算法,提出了一種電能質(zhì)量擾動信號自適應(yīng)分解及特征參數(shù)辨識方法。針對Gabor原子分解匹配追蹤算法計算量大、實時性差的問題,首先利用傅里葉變換進(jìn)行頻譜分析,估計出擾動信號頻率、幅值等參數(shù),并以估計值作為搜索的初始解,加快算法的收斂速度;然后根據(jù)電能質(zhì)量擾動信號特點將Gabor原子庫分解為類基波庫、脈沖庫、諧波庫、振蕩庫4個子庫,依次搜索各子庫,降低搜索的復(fù)雜度;再次,利用和聲搜索算法快速、準(zhǔn)確的全局搜索和協(xié)同搜索的特點對匹配追蹤算法進(jìn)行改進(jìn),加快了搜索速度;最后,依據(jù)獲得Gabor原子索引參數(shù)實現(xiàn)電能質(zhì)量擾動信號參數(shù)辨識。算例仿真表明,所提方法在保留匹配追蹤算法優(yōu)良重構(gòu)性能的前提下,計算復(fù)雜度顯著降低,搜索效率和收斂速度加快,擾動參數(shù)辨識精度得到提高。
【作者單位】： 湖南大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院;新疆昌吉供電公司;
【關(guān)鍵詞】： 電能質(zhì)量擾動 原子分解 匹配追蹤算法 和聲搜索算法 參數(shù)辨識
【基金】：國家863高技術(shù)基金項目(2012AA050215)~~
【分類號】：TM711
【正文快照】： 庫、脈沖庫、諧波庫、振蕩庫4個子庫,依次搜索各子庫,降低搜索的復(fù)雜度;再次,利用和聲搜索算法快速、準(zhǔn)確的全局搜索和協(xié)同搜索的特點對匹配追蹤算法進(jìn)行改進(jìn),加快了搜索速度;最后,依據(jù)獲得Gabor原子索引參數(shù)實現(xiàn)電能質(zhì)量擾動信號參數(shù)辨識。算例仿真表明,所提方法在保留匹配追

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本文編號：602967