【文献综述】基于HHT方法的电力系统电能质量检查
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。
基于HHT的电能质量信号检测分析

a p p l y f o r t h e a n a l y s i s o f p o w e r q u a l i t y s i g n a 1 .
Ke y wo r d s :Hi l b e n Hu a n g T r a n s f o r m; v o l t a g e d i p ;  ̄e q u e n c y o s c i l l a t i o n ; v o l t a g e lu f c t u a t i o n ;  ̄e q u e n e y d e v i a t i o n ; mu l t i — d i s t u r b a n c e s i g n a l ; h a r mo n i c
关键词 : 希尔伯特黄变换 ; 电压暂 降; 低 频振荡 ; 电压 波动; 频率偏差 ; 多扰动信号 ; 谐 波 中图分类号 : T M7 1 2 文献标 志码 : A 文章编 号 : 1 6 7 3 — 7 5 9 8 ( 2 0 1 4 ) 0 2 — 0 0 5 1 — 0 4
P o w e r Qu a l i t y S i g n a l De t e c t i o n An a l y s i s B a s e d o n HHT
要: 大量的非线性负载会造 成电能质 量“ 污染” , 使 电能信 号复杂 多样。 针对 复杂 电能信号采用希尔伯特黄变
换( H H T ) 进行检测分析。 介绍 了HH T 原理 , 应用H H T 对几种最为常见 、 重要的电能质量扰 动及复杂 电能质量扰动
进行仿真分析 。分析表 明此方法能精确检测 出电压 幅值 、 频率及扰动的起 止时刻, 适用于分 析电能质量信号。
d e t e c t a n d a n a l y z e t h e c o mmo n a n d i mp o r t a n t p o w e r q u a l i t y d i s t u r b a n c e s a n d s e v e r a l c o mp l e x p o we r q u a l i t y d i s t u r b a n c e s . T h e
基于HHT的电能质量暂态扰动信号检测技术

基于HHT的电能质量暂态扰动信号检测技术纪萍;吴静妹;陈玲【摘要】针对电网中暂态扰动信号难以检测这一难题,提出了一种利用HHT(希尔伯特黄变换)进行处理的新方法.HHT通过经验模态分解法(EMD)和Hilbert变换,在检测非平稳信号的起止时间,频率和幅值有较好的效果.利用HHT分别对暂态谐波、电压中断、电压暂降和电压暂升4类典型的暂态扰动及其复合组合信号进行仿真验证,结果表明该方法可以较准确的实现对电能质量非平稳信号的分析和处理.该研究为电能质量信号的检测提供了新方法,为电网的治理开辟了新思路.【期刊名称】《长江大学学报(自然版)理工卷》【年(卷),期】2017(014)017【总页数】8页(P53-59,80)【关键词】电能质量;暂态扰动信号;希尔伯特黄变换;经验模态分解法【作者】纪萍;吴静妹;陈玲【作者单位】河海大学文天学院电气信息工程系, 安徽马鞍山 243000;河海大学文天学院电气信息工程系, 安徽马鞍山 243000;河海大学文天学院电气信息工程系,安徽马鞍山 243000【正文语种】中文【中图分类】TM711电力系统大功率设备以及非线性、冲击性负荷的广泛应用,严重污染了电网,影响了电能质量,其中电压中断、电压暂升、电压暂降等暂态电能质量扰动影响最为突出。
而随着计算机、微电子、通信等高科技领域的敏感设备增多,人们对电能质量提出了更高的要求。
通过有效方法对电网中的暂态扰动数据进行准确的检测和定位,为电力部门分析电能质量问题所在,明确供、用电双方的义务和责任,为电网的综合治理提供了依据,同时为分析动态电压补偿,综合评价电网质量的优劣都有很大的帮助。
近几年比较常用的扰动信号检测技术主要是傅里叶变换(FFT)和小波变换。
傅里叶变换在分析线性时不变系统具有优势,但是对于非平稳暂态数据的分析,在提取信号的时频域特征时,劣势明显,因此用傅里叶变换分析电网暂态数据很不实用[1]。
目前,分析非平稳数据使用较多的是小波变换,在时频域都具有局部化分析的特征,但是由于其数据的检测精度取决于小波基的选择。
基于HHT的电能质量扰动定位与分类

基于HHT的电能质量扰动定位与分类田振果;傅成华;吴浩;李莺【摘要】针对电能质量扰动定位和识别分类的需求,提出了一种基于 HHT 的电能质量扰动定位与分类的新方法。
采用HHT算法对电能质量扰动信号进行变换,获得瞬时幅值、Hilbert谱和边际谱,并利用Hilbert谱对扰动信号进行定位。
从瞬时幅值、Hilbert谱和边际谱中提取特征量,为决策分类树提供判断依据以便进行分类识别。
仿真实验结果表明,采用 HHT 算法与决策分类树相结合的电能质量扰动定位与分类不需训练,提取的特征量少而有效,分类识别的效果较好,具有良好的抗噪性能。
%According to the demands of using power quality disturbance for localization, recognition and classification, this paper proposes a new method of using power quality disturbance for localization and classification based on HHT. Firstly, power quality disturbance signals are transformed by using the HHT algorithm to get instantaneous amplitudes, Hilbert spectra and marginal spectra. Secondly, disturbance signals can be located by using instantaneous frequency to record the beginning time and the ending time of disturbance. Thirdly, characteristic parameters can be extracted from instantaneous amplitude, Hilbert spectrum and marginal spectrum, serving as evidence for using the decision-making tree for recognition and classification. The simulation results show that the margin of error can be reduced by using Hilbert spectrum for localization. By combining the HHT algorithm and the decision-making tree, no extra training is needed in using power quality disturbance for recognition and classification. Other advantages includeextracting effective but fewer characteristic parameters, more desirable effects of recognition and classification, as well as its favorable noise-proof capability.【期刊名称】《电力系统保护与控制》【年(卷),期】2015(000)016【总页数】7页(P36-42)【关键词】HHT;电能质量扰动;定位;分类【作者】田振果;傅成华;吴浩;李莺【作者单位】四川理工学院自动化与电子信息学院,四川自贡 643000;四川理工学院自动化与电子信息学院,四川自贡 643000;四川理工学院自动化与电子信息学院,四川自贡 643000;四川理工学院自动化与电子信息学院,四川自贡643000【正文语种】中文【中图分类】TM71随着社会经济的发展,非线性负荷成分在电网中的比例增大,将会引起电压和电流波形发生畸变,造成电网电能质量污染日趋严重。
基于EEMD的HHT在电能质量多扰动分类识别中的应用

基于EEMD的HHT在电能质量多扰动分类识别中的应用曹玲芝;刘俊飞;郑晓婉【摘要】现有的电能质量扰动分类识别方法对电能质量多扰动的分类准确性和识别能力较低,本文提出了将基于聚类经验模态分解(EEMD)的希尔伯特一黄变换(HHT)应用于电能质量多扰动的分类识别方法.它依据电能质量多扰动信号就是在电能基波上叠加不同频率和不同幅值波形的特性,首先利用EEMD对含扰动信号分解得到信号的固有模态函数(IMF),滤除残余噪声后,将得到的IMF分量作为特征值对扰动进行分类,再对IMF进行Hilbert变换得到其瞬时频率和瞬时幅值,瞬时频率的突变点反映电能质量扰动的起止时刻,瞬时幅值反映电能质量扰动的幅度,根据对突变点的观测实现对各个扰动的准确识别.Matlab仿真分析结果表明,该方法能够准确的对电能质量多扰动的扰动类型进行分类,并确定电能质量各个扰动信号的时间、幅值和频率.【期刊名称】《电气技术》【年(卷),期】2017(000)004【总页数】5页(P66-70)【关键词】电能质量多扰动;希尔伯特-黄变换;聚类经验模态分解【作者】曹玲芝;刘俊飞;郑晓婉【作者单位】郑州轻工业学院,郑州 450002;郑州轻工业学院,郑州 450002;郑州轻工业学院,郑州 450002【正文语种】中文电能质量扰动的分类识别一直是电能质量问题研究的核心课题,近年来研究电能质量扰动识别的方法越来越多,大部分学者主要使用小波变换法[1-4]、短时傅里叶变换[5-6]、S变换[7-9]、数学形态学等数学理论及其他方法[10-15]对扰动信号进行分析,取得了大量的研究成果,能够对电能质量的单一扰动进行准确的分类识别,只有少部分学者针对两种同类扰动进行叠加研究[16],研究对象与实际电能质量扰动信号差距太大,研究成果实用性不强。
因此,研究一种能够同时对电能质量中叠加的多种扰动进行分类识别的方法,对电能质量问题的研究具有重要的意义。
针对此问题,本文利用HHT的自适能力和精确识别能力,同时为了解决HHT过程中经验模态分解(EMD)造成的模态混叠和过零点失效现象,提出了用基于EEMD的HHT方法对电能质量多扰动进行分类识别的方法。
基于HHT的电能质量多扰动信号检测方法

Power quality disturbance signal detection m ethod based on H HT
X U Y an—chun,C H EN G uo-xun,LI Zhen—xing,LI Zhen—hua
(College of Electrical Engineering & New Energy,China Three Gorges U niversity,Yichang 443000,China)
Abstract:Traditional time—frequency analysis m ethod has som e limitations in the complex fault signals processing,and is unable to satisfy the requirement of real—tim e signal analysis in large power system disturbances and faults.In this paper,H ilbert—H uang Transform (H HT)was used to analysis the transient disturbance signal of pow er quality.Firstly,the signal was decom posed into Intrinsic M ode Function (IM F)by the EM D.Then am plitude and frequency of corresponding tim e could be detected accurately and quantitatively.M atlab based simulation results showed that this m ethod could effectively determine the type,lasting tim e,sim ultaneous frequency and am— plitude of disturbances.The proposed m ethod is sim ple and has high accuracy,which can be used in practical power system . Key words:H HT ;power quality;empirical m ode decom position(EM D);disturbance signal
HHT变换在电气化铁道电能质量检测中的应用

HHT变换在电气化铁道电能质量检测中的应用
陈霞
【期刊名称】《电气技术》
【年(卷),期】2011(000)006
【摘要】本文提出了基于Hilbert-Huang变换(HHT)对电气化铁道电能质量扰动信号定位检测的改进方法。
由于电气化铁道扰动信号的复杂性,如果直接对经验模态分解(EMD)后的频率分量进行希尔伯特变换(HT),会使定位与检测的效果变差。
本文通过在原信号上叠加已知高频正弦波的方法实现对扰动进行定位,提高了最高频率分量(一般是本征模态第一分量C1)的提取速度,并通过仿真数据来验证,可以看出该方法更为有效,定位检测效果大大改善。
【总页数】5页(P56-60)
【作者】陈霞
【作者单位】西南交通大学电气工程学院,成都610031
【正文语种】中文
【相关文献】
1.傅立叶变换、小波变换在电能质量检测中的应用 [J], 季夏轶;卢志刚
2.新型电气化铁道电能质量综合补偿系统的研究及工程应用 [J], 张定华;桂卫华;王卫安;王小方
3.小波变换在暂态电能质量检测和识别中的应用 [J], 潘从茂;李凤婷
4.改进双曲S变换与动态测度结合在电能质量检测中的应用 [J], 周娟娟;李虹
5.希尔伯特-黄变换(HHT)在复合电能质量扰动分析中的应用 [J], 于燕平;方林
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基于HHT的电能质量检测新方法

基于HHT的电能质量检测新方法
李天云;赵妍;李楠;冯国;高宏慧
【期刊名称】《中国电机工程学报》
【年(卷),期】2005(25)17
【摘要】提出了用HHT方法对电能质量扰动信号(电压凹陷、电压凸起、电压间断、暂态震荡、暂态脉冲等)和谐波(整数次谐波和间谐波)进行检测及时频分析的新方法。
该方法由经验模态分解法(EMD)和Hilbert变换(HT)两部分组成。
通过EMD得到固有模态函数(IMF)后,再进行HT,可以定量、准确地刻画相应时刻的瞬时频率和幅值。
通过该方法可以确定非平稳的电能质量扰动信号的时间、频率和幅值信息;同样也可以精确的检测出谐波的幅值和频率。
仿真结果表明,该法不但适用于非平稳信号的处理,而且对平稳信号的分析、处理也有很好的效果。
【总页数】5页(P52-56)
【关键词】电能质量;希尔伯特-黄变换;经验模态分解;希尔伯特变换
【作者】李天云;赵妍;李楠;冯国;高宏慧
【作者单位】东北电力学院电力系
【正文语种】中文
【中图分类】TM712
【相关文献】
1.基于谐波补偿迭代的HHT:暂态电能质量信号分析新方法 [J], 欧阳静;张立彬;潘国兵;徐红伟;陈金鑫
2.基于ISBM边界延拓和迭代HHT算法的电能质量扰动检测方法 [J], 张爽; 马磊; 潘晓敏; 夏循进; 施源
3.基于ISBM边界延拓和迭代HHT算法的电能质量扰动检测方法 [J], 张爽; 马磊; 潘晓敏; 夏循进; 施源
4.基于改进HHT的电能质量扰动检测新方法 [J], 徐佳雄;张明;王阳;程郴;何顺帆
5.基于改进HHT的电能质量扰动检测新方法 [J], 徐佳雄;张明;王阳;程郴;何顺帆因版权原因,仅展示原文概要,查看原文内容请购买。
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文献综述
电气工程及其自动化
基于HHT方法的电力系统电能质量检查
前言
随着社会的不断发展,电能成为使用最为广泛的能源之一,随着科学技术和国民经济的发展,对电能质量的要求越来越高。
电能质量的指标若偏离正常水平过大,会给发电、输变电和用电带来不同程度的危害。
据统计,电网用电负荷中异步电动机占的比例最大。
电网电压和频率的偏差、谐波、三相电压不平衡以及电压波动和闪变等,均会直接影响电机的转速、力矩和发热,从而影响生产工效和产品质量[1]。
对于电网和电气设备的安全、经济运行,保障产品质量和科学实验以及人民生活和生产的正常等均有重要意义。
电能质量的好差直接关系到国民经济的总效益。
所以人们对电能质量问题的重视并不是近几年的事,只不过早的时候对电能质量认识比较简单,主要局限在保持电网频率和电压水平(即静态或平均偏差不过大)上[1]
本综述介绍了电能质量的检测方法:FT、STFT、小波、HHT等。
并对这些方法的优缺点进行了比较。
FT对稳态信号的分析比较好,但是对非平稳信号的分析能力差。
而STFT 可以解决FT所具有的非平稳性差的问题,但是它具有频谱泄露的问题;小波变换可以解决上述的不足,但小波变换对谐波分析的效果欠佳。
基于此,本论文应用HHT方法对电能质量扰动进行电测,该方法是98年提出来的,针对非平稳非线性信号提出来的新方法。
论文应用HHT方法对电压骤升、电压骤降、电压间断、暂态震荡、暂态脉冲和谐波进行分析和检测。
结果表明HHT方法对平稳和非平稳信号的处理效果都非常好。
正文
1. 电力系统电能质量产生问题的原因
(1)非线性负荷
在电力系统中,非线性设备及负荷大量存在,诸如电视机、录像机、计算机、调光灯具等,由于具有调压整流装置,会产生较深的奇次谐波。
在洗衣机、电风扇、空调器等有绕组的设备中,因电流的不平衡变化也能使波形改变。
以上家用电器虽然功率较小,但是
非常普及,也是谐波的主要来源之一。
在工业生产中,冷轧钢机是典型的非线性负荷,轧钢时功率大,回程空载时电功率小。
出了以上非线性负荷外,工业中广泛使用的电弧和接触焊设备、矿热炉、硅铁炉、高频炉等均属此类非线性电力设备[11]。
(2)输配电系统产生谐波
输配电系统中产生谐波主要是电力变压器。
因为变压器铁芯的饱和,磁化曲线的非线性,加上设计变压器时对经济性的考虑,工作磁密选择在磁化曲线的近饱和段上,这样就使得磁化电流呈尖顶波形, 从而具有奇次谐波[11]。
(3)电力系统中非线性元件
随着电力电子技术不断的发展,在电力工业中,晶闸管整流和换流技术获得广泛应用,但是这些整流和换流电子器件也具有电力系统中的谐波源。
例如,用作直流输电的大容量整流和逆变装置,工业中大量使用的变频调速装置,冶金、化工、矿山部门大量使用的晶闸整流电源以及电气化铁道中用交流单相整流供电的机车等都是谐波源。
2 .电能质量检测分析方法
在对电能质量的分析计算中,涉及对各种干扰源和电力系统的数学描述,需要开发相应的软件和工程方法来对各种电能质量问题进行系统的分析、检测。
近年来,基于数字技术的数学分析方法已在以下电能质量领域获得广泛应用:分析谐波在网络中的分布;分析各种电能质量控制装置在解决相关问题方面的作用;多个控制装置的协调以及与其他控制器的综合控制等问题。
按不同分析方法,这些技术可分为三种:
(1)时域仿真方法[5]
时域仿真是利用仿真软件及程序来模拟电力系统各种暂态问题,因而对电能质量的各种指标进行分析、研究。
其主要缺点是仿真频率范围有限,还有模拟开关开合的时候会引起数值震荡。
由于很多仿真程序的不断发展,其功能日益强大,还可利用它们进行电力设备、元件的建模和电力系统的谐波分析。
(2)频域分析方法[5]
此方法主要用于谐波问题的分析计算,包括频率扫描、谐波潮流计算等。
在考虑一些非线性负载的动态特性,近年来又提出一种新型混合谐波潮流的计算方法,就是在常规的谐波潮流计算法基础上,利用EMTP等时域仿真程序对非线性负载进行仿真计算,可求出各次谐波动态电流失量,从而得到动态谐波潮流解。
(3) 基于变换的方法
在电能质量检测分析领域中主要广泛应用的基于变换的方法主要有傅里叶变换法、短时傅里叶变换法、二次变换法、小波变换法和Hilbert-Huang变换。
(a)傅里叶变换法[5]。
傅里叶变换法是最早分析电能质量检测的方法,也是电能质量分析领域中的基本方法。
但是对时变非平稳信号难以充分描述;只适合于分析特征大致相同的过程,不适合分析突变过程。
(b)短时傅里叶变换法。
短时傅里叶变换(STFT)是和傅里叶转换相关的一种数学转换关系,用以决定相应的频率与相位。
短时傅里叶变换用来分析分段平稳信号或者近似平稳信号犹可,但是对于非平稳信号,当信号变化剧烈时,要求窗函数有较高的时间分辨率;而波形变化比较平缓的时刻,主要是低频信号,则要求窗函数有较高的频率分辨率。
短时傅里叶变换不能兼顾频率与时间分辨率的需求。
(c)小波变换[1,3,4]。
传统的信号理论是建立在傅里叶分析基础上的,而傅里叶变换作为一种全局性的变化,其有一定的局限性。
小波变换采用不同尺度的分析方法,能在信号的不同部位得到最佳的时域分辨率和频域分辨率,为非稳态信号的分析提供了一条新的途径。
3 基于HHT电能质量检测的方法[7,9]
电能质量问题主要包括谐波畸变问题和电力系统发生故障及投切操作等所伴随的暂态现象。
对于电力系统中的暂态现象很多学者提出了许多采用小波技术解决这个问题的方法,并取得了很好的效果,但小波变换的分析效果极大程度依赖于小波基的选择。
对于谐波的检测方法已经有许多文献进行了很好研究,常用的谐波检测方法是快速傅立叶变换(FFT)。
存在的问题是:计算量大,实时性不够好,而且对间谐波的检测有频谱泄漏和栅栏现象等缺点。
而HHT 方法(Hilbert-Huang Transform)是近年来应用于非平稳信号分析的一种新方法。
与上述两种方法比较,这种方法具有如下特点:①经过 EMD分解的信号展开,幅度和频率调制也被清楚地分开,从而打破了固定幅度和固定频率的 Fourier 变换的限制,因此得到了一个可变幅度和可变频率的信号描述方法。
②EMD分解的基函数是一系列可以变幅度和可以变频率的正余弦函数,它是由信号分解中自适应得到的。
③基于信号局部特征的分解方法—EMD 的引入使得瞬时频率这一概念具有了实际的物理意义,而且与频率的经典定义方法(信号相位的导数)相一致,从而可以给出信号频率变化的精确表达。
所以它是一种分析非平稳信号的通用方法[5 7]。
本文采用该方法实现了对谐波频率和幅值的检测,以及对电能质量扰动信号(电压凹陷、电压凸起、电压间断、暂态震荡、暂态脉冲等)的扰动时间、频率和幅值的检测。
仿真结果表明该方法简单。
4 总结
该文献首先综述了电能质量检测的意义。
接着讲述了电力系统电能质量产生问题的原因,电能质量检测的方法,它包括时域仿真方法、频域分析方法、基于变换的方法等。
最后介绍了综述了核心内容HHT方法以及它的一般步骤。
HHT方法近几年广泛应用于各个领域,包括地震、医学、电能质量检测等等。
参考文献
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[3]朱锋峰,任震,黄雯莹.基于两个实值小波变换定量检测电能质量扰动的新方法[J].电网技术,2003,27(11):52-54.
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