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。目录序前言第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 上一篇: HDS电气设备带电状态诊断技术及应用 赵世纯 2017年版 下一篇: IEC 61968 61970 62325 CIM实践指南 (德)Mathias Uslar 著 2016年版