乔永静
- 作品数：6 被引量：44H指数：5
- 供职机构：燕山大学电气工程学院更多>>
- 发文基金：河北省自然科学基金国家自然科学基金河北省高等学校科学技术研究指导项目更多>>
- 相关领域：机械工程一般工业技术电气工程更多>>
- 基于微分熵与RQA的电能质量扰动分析被引量：5
- 2015年
- 基于非线性混沌和相空间重构理论,将电能质量扰动信号序列重构到高维相空间,进行递归图(RP)分析。采用微分熵法对电能质量信号进行相空间重构,避免分别求取嵌入维数和延迟时间的不一致性;引入递归定量分析(RQA)进行扰动的定量分析,克服传统特征提取方法对过程平稳的严格要求。利用能够表征信号发散程度的RQA参数-确定率(DET)和分层率(LAM)组成电能扰动信号识别的特征向量,根据不同电能质量扰动信号各自的分布情况,来区分不同的电能质量扰动信号。通过对6种电能质量扰动信号进行实验分析,结果表明:该方法不仅能够很直观地识别电能质量扰动信号,还能利用RQA的特征量对信号进行具体的定量分析,为电能质量扰动分析提供了高效、直观的方法。
- 张淑清李莎莎张立国张航飞乔永静徐剑涛
- 关键词：电能质量扰动
- 基于CEEMD和GG聚类的电能质量扰动识别被引量：11
- 2019年
- 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。CEEMD不仅有效解决了EEMD的模态混叠的问题,同时也保留了EEMD处理非平稳信号的优势,再将CEEMD分解的IMF分量的互近似熵值作为特征向量输入到GG模糊分类器中进行电能扰动的分类识别。为了验证该方法的有效性,进行了仿真和实测实验,结果表明,该方法有较好的频谱分离效果,且仅需要较少的迭代次数,减轻了计算成本。
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- 关键词：计量学电能质量扰动识别
- 基于LMD能量熵和GK模糊聚类的电能质量扰动识别被引量：6
- 2016年
- 提出一种基于局部均值分解方法（LMD）能量熵和GK模糊聚类相结合的电能质量扰动识别的新方法。LMD能量熵具有局域化的特性并且能够表征扰动信号复杂度，可以量化扰动特征。GK模糊聚类可处理分布不规则数据，因此可对各种扰动信号进行识别。非平稳的扰动信号首先由LMD分解，得到若干个有物理意义的乘积函数（PF），通过Shannon熵的特征筛选方法对PF分量进行筛选，求取其能量熵组成特征向量。进而通过GK聚类对特征向量进行识别分类。实验表明，该方法能够有效准确地识别电能扰动信号，并具有良好的抗噪性。
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- 关键词：计量学局部均值分解
- 基于改进多阈值小波包的去噪算法及应用被引量：10
- 2016年
- 提出一种改进多阈值小波包的去噪算法,解决了单一阈值对噪声去除不完全和对一些有用信号无差别去除的问题。应用在智能交通的图像去噪中,解决了不完全及错误去除图像信息的问题。首先采用小波包分解重构算法对图像进行预处理,得到更多的边缘细节。然后针对不同能量对应不同频段的特点,自适应地合理设置阈值,对不同频段下的噪声采用不同阈值去除。实验表明,该方法有效去除噪声,保留了图像的边缘和细节。
- 王洪斌王世豪籍冰朔张航飞乔永静徐剑涛
- 关键词：计量学去噪小波包多阈值图像预处理智能交通
- PCA-GRNN在综合气象短期负荷预测中的应用被引量：9
- 2017年
- 为克服由气象因子较多且信息互嵌造成输入量多、预测时间长、预测精度低的缺点,引入主成分分析(PCA)提取气象因子特征量,与历史负荷数据共同作为建模对象;同时,针对BP神经网络动态性能的不足,建立基于广义回归神经网络(GRNN)的短期负荷预测模型。通过对实际电力负荷数据的预测,证明该方法与传统神经网络预测模型相比,明显提高预测精度和速度,具有实用性和有效性。
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- 关键词：计量学短期负荷预测电力负荷广义回归神经网络气象因子
- 电能质量扰动识别的不同时频分析方法研究被引量：5
- 2017年
- 分析了EEMD、LMD、ITD的算法、特点及分解不同扰动信号的实现步骤。经过实验模拟,对比分解所得效果图,得到适合各种电能质量扰动信号的最佳分解方法:对于电压暂升、电压暂降、电压中断幅值类扰动信号用EEMD方法分解效果最佳;脉冲暂态扰动EEMD和ITD均可,ITD方法更快、定位更准;暂态振荡信号用ITD方法效果较好;电压闪变扰动EEMD分解效果较好;谐波信号用ITD分解效果较好。
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- 关键词：计量学局部均值分解
