基于HHT和决策树的电能质量扰动分类识别

基于HHT和决策树的电能质量扰动分类识别电能质量扰动是指在电力系统中由于各种原因引起的电压、电流和频率等电能质量参数的异常波动或变化。

电能质量扰动对电力系统的正常运行和电气设备的安全性和可靠性都会产生一定的影响，因此电能质量扰动的分类和识别对于电力系统的稳定运行和电气设备的保护具有重要意义。

本文基于Hilbert黄变换（HHT）和决策树方法来对电能质量扰动进行分类和识别。

希尔伯特谱分析是一种通过使用希尔伯特变换来提取信号的时频特性的方法。

希尔伯特变换可以将时域信号转换为时频域信号，从而可以准确地分析信号的瞬态和非平稳特性。

EMD是一种非线性信号分解方法，它能将任意一个非线性和非平稳信号分解为若干个固有模态函数（Intrinsic Mode Functions，IMF），每个IMF表示信号的不同振动模态。

通过对IMF进行谱分析，可以获得信号的时频特性。

将HHT方法应用于电能质量扰动分类和识别，首先将电能质量扰动信号进行EMD分解，得到若干个IMF分量。

然后对每个IMF分量进行希尔伯特谱分析，得到各自的希尔伯特谱特征。

接下来介绍决策树方法，决策树是一种常用的机器学习算法，它通过构建一棵树状结构来进行分类和预测。

每个节点代表一个属性或特征，每条边代表一个属性的取值，而每个叶节点则表示一个类别。

在电能质量扰动分类和识别中，可以将从HHT得到的希尔伯特谱特征作为输入特征，将电能质量扰动的类型作为输出类别。

通过对已经标记好的训练样本进行学习，决策树可以自动地构建一个分类模型。

在识别阶段，将未知电能质量扰动信号的希尔伯特谱特征输入到决策树模型中，经过判断和分类，即可得到扰动信号的类型。

总结一下，本文提出了基于HHT和决策树的电能质量扰动分类识别方法。

通过HHT的希尔伯特谱分析和EMD分解，可以提取扰动信号的时频特性。

通过决策树方法，可以构建一个分类模型，实现对电能质量扰动的自动识别。

该方法能够有效地对电能质量扰动进行分类和识别，并为电力系统的故障检测和故障处理提供参考。