欢迎访问学兔兔,学习、交流 分享 !

返回首页 |

HILBERT-HUANG变换及其在电力系统中的应用 刘志刚 著 2016年版

收藏
  • 大小:113.93 MB
  • 语言:中文版
  • 格式: PDF文档
  • 阅读软件: Adobe Reader
资源简介
HILBERT-HUANG变换及其在电力系统中的应用
作者:刘志刚 著
出版时间:2016年版
内容简介
  刘志刚编著的《Hilbert-Huang变换及其在电力系统中的应用》着重介绍Hilbert-Huang变换的研究现状及改进方法,详细讨论Hilbert-Huang变换在电力系统电能质量扰动信号的检测与分类、电力负荷短期预测等领域中的应用,包括Hilbert-Huang变换与其他人工智能方法结合的应用。本书可作为高等院校电气工程专业师生的参考教材,也可供从事电气工程信号处理、故障诊断和识别的科技人员参考。
目录

前言
第1章非平稳信号处理中几个常见概念
1.1引言
1.2信号平稳性的矛盾
1.2.1信号非平稳性的两种含义
1.2.2非平稳信号与时变信号
1.3瞬时频率的争论
1.3.1傅里叶频率
1.3.2瞬时频率
1.4不确定性原理的讨论
1.4.1量子力学中的不确定性原理
1.4.2信号处理中的不确定性原理
1.4.3不确定性原理的争论
1.5本章小结
参考文献
第2章傅里叶变换的不足及改进方法
2.1引言
2.2傅里叶变换及其不足
2.2.1傅里叶变换的定义
2.2.2傅里叶变换的物理意义
2.2.3傅里叶变换存在的不足
2.3傅里叶变换的第一类改进方法
2.3.1短时傅里叶变换的定义
2.3.2短时傅里叶变换的不足
2.3.3Gabor展开的定义
2.3.4Gabor展开的不足
2.4傅里叶变换的第二类改进方法
2.4.1Wigner—Ville分布的定义
2.4.2Wignei—Ville分布的不足
2.4.3Cohen类分布的定义
2.4.4Cohen类时频分布的不足
2.5傅里叶变换的第三类改进方法
2.5.1小波的定义
2.5.2小波变换的本质
2.5.3小波变换的不足
2.6小波变换的延伸
2.6.1复小波
2.6.2多小波
2.6.3超小波
2.7本章小结
参考文献
第3章Hilbert—Huang变换研究现状及改进方法
3.1引言
3.2Hilbert—Huang变换及特性
3.2.1Hilbert—Huang变换介绍
3.2.2Hilbert—Huang变换的特点
3.3Hilbert—Huang变换存在的问题
3.3.1端点效应问题
3.3.2模态混叠问题
3.3.3筛分停止准则问题
3.3.4样条拟合问题
3.4端点效应的抑制
3.4.1端点效应抑制方法综述
3.4.2基于人工神经网络和镜像延拓相结合的端点效应处理方法
3.4.3基于支持向量机和镜像延拓相结合的数据延拓方法
3.5模态混叠的抑制
3.5.1模态混叠抑制方法综述
3.5.2差频法改善模态混叠
3.5.3基于Fourier变换改善模态混叠
3.5.4集合经验模态分解法改善模态混叠
3.5.5高频谐波注入法改善模态混叠
3.6Hilbert—Huang变换的拓展
3.6.1LMD分解
3.6.2HVD分解
3.6.3CEEMD分解
3.7本章小结
参考文献
第4章Hilbert—Huang变换在电能质量分析中的应用
4.1引言
4.2电能质量检测与识别研究现状
4.2.1电能质量扰动检测与识别概述
4.2.2单一电能质量检测与识别研究现状
4.2.3混合电能质量检测与识别研究现状
4.3基于Hilbert—Huang变换的谐波与问谐波检测
4.3.1基于Hilbert—Huang变换的谐波检测
4.3.2电气化铁路实测谐波的检测
4.4基于Hilbert—Huang变换的暂态扰动检测
4.4.1基于EMD的暂态扰动检测
4.4.2基于EEMD的暂态扰动检测
4.5基于Hilbert—Huang变换的电能质量混合扰动识别
4.5.1基于EEMD的电能质量混合扰动检测
4.5.2基于时频多特征量的混合扰动识别
4.5.3基于EEMD和多标签排位支持向量机的混合扰动识别
4.6基于Hilbert—Huang变换拓展方法的电能质量扰动参数检测
4.6.1基于改进的局部均值分解的电能质量扰动参数检测
4.6.2基于希尔伯特振动分解的谐波与间谐波的检测
4.6.3基于互补集合经验模态分解的电能质量扰动参数检测
4.7本章小结
参考文献
第5章Hilbert—Huang变换在电力负荷预测中的应用
5.1引言
5.2电力系统负荷预测概述
5.2.1电力负荷预测的分类
5.2.2电力负荷序列的特性
5.3电力负荷预测的主要方法
5.3.1多尺度分解方法
5.3.2人工智能方法
5.3.3组合预测方法
5.3.4其他方法
5.4EMD在短期电力负荷预测中的应用
5.4.1电力负荷的EMD分解
5.4.2EMD与人工神经网络的结合
5.4.3EMD与支持向量机的结合
5.4.4几种方法预测结果的比较
5.4.5基于EMD的组合负荷预测
5.5基于EEMD与SS—PSO结合的短期电力负荷预测方法
5.5.1EEMD与SS—PSO结合的预测方案
5.5.2SS—PSO原理
5.5.3电力负荷序列的EEMD分解
5.5.4电力负荷预测模型
5.5.5电力负荷预测结果
5.6计及风电并网的电力负荷预测
5.6.1风电功率预测研究现状
5.6.2短期电力负荷与风电功率数据的特性对比
5.6.3基于PSO和灰色关联度的线性组合预测
5.6.4短期电力负荷的预测结果及分析
5.6.5风电功率的预测结果及分析
5.7基于等效负荷预测模型的负荷预测
5.7.1等效负荷的预测模型及整体思路
5.7.2等效负荷的预测结果及对比分析
5.8本章小结
参考文献
下载地址