基于改进EEMD的电能质量扰动检测研究.pdf

针对电能质量检测对噪声敏感的特点，集合经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition， EEMD）对电能质量扰动信号检测过程中存在模态混叠，以及EEMD对固有模式函数（Intrinsic Mode Functions，IMF）分量的选取问题，提出了一种改进集合经验模态分解（Ensemble Empirical Mode Decomposition， EEMD）的电能质量扰动信号检测方法。根据信号特点自适应的选取信号白噪声系数C值及总体平均数N值，将白噪声加入到原始信号形成新的待分解信号，再采用EMD分解新信号，计算各IMF分量的相关系数，根据相关系数选择相应的IMF分量重构信号，对其进行希尔伯特变换（Hilbert-Hang Transform，HHT），最终达到对原信号检测的目的。仿真结果验证了该方法的有效性和可行性与现有 EMD、EEMD参数选取方法的对比结果表明了该方法的优势。