Hilbert-Huang变换及其在电力系统中的应用

图书标准信息

• 作者 刘志刚 著
• 出版社 科学出版社
• 出版时间 2016-01
• 版次 1
• ISBN 9787030457578
• 定价 120.00元
• 装帧 平装
• 开本 其他
• 纸张 胶版纸
• 页数 324页
• 字数 409千字
• 正文语种 简体中文

【内容简介】

《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。

【目录】

序
前言
第1章非平稳信号处理中几个常见概念1
1.1引言1
1.2信号平稳性的矛盾2
1.2.1信号非平稳性的两种含义4
1.2.2非平稳信号与时变信号5
1.3瞬时频率的争论5
1.3.1傅里叶频率6
1.3.2瞬时频率6
1.4不确定性原理的讨论13
1.4.1量子力学中的不确定性原理14
1.4.2信号处理中的不确定性原理14
1.4.3不确定性原理的争论22
1.5本章小结23
参考文献23
第2章傅里叶变换的不足及改进方法25
2.1引言25
2.2傅里叶变换及其不足26
2.2.1傅里叶变换的定义26
2.2.2傅里叶变换的物理意义27
2.2.3傅里叶变换存在的不足28
2.3傅里叶变换的第一类改进方法33
2.3.1短时傅里叶变换的定义34
2.3.2短时傅里叶变换的不足34
2.3.3Gabor展开的定义35
2.3.4Gabor展开的不足36
2.4傅里叶变换的第二类改进方法37
2.4.1Wigner-Ville分布的定义37
2.4.2Wigner-Ville分布的不足37
2.4.3Cohen类分布的定义38
2.4.4Cohen类时频分布的不足39
2.5傅里叶变换的第三类改进方法39
2.5.1小波的定义39
2.5.2小波变换的本质42
2.5.3小波变换的不足43
2.6小波变换的延伸52
2.6.1复小波52
2.6.2多小波57
2.6.3超小波70
2.7本章小结73
参考文献73
第3章Hilbert-Huang变换研究现状及改进方法79
3.1引言79
3.2Hilbert-Huang变换及特性80
3.2.1Hilbert-Huang变换介绍80
3.2.2Hilbert-Huang变换的特点87
3.3Hilbert-Huang变换存在的问题89
3.3.1端点效应问题89
3.3.2模态混叠问题89
3.3.3筛分停止准则问题90
3.3.4样条拟合问题90
3.4端点效应的抑制91
3.4.1端点效应抑制方法综述91
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93
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101
3.5模态混叠的抑制108
3.5.1模态混叠抑制方法综述108
3.5.2差频法改善模态混叠109
3.5.3基于Fourier变换改善模态混叠111
3.5.4集合经验模态分解法改善模态混叠115
3.5.5高频谐波注入法改善模态混叠116
3.6Hilbert-Huang变换的拓展127
3.6.1LMD分解127
3.6.2HVD分解131
3.6.3CEEMD分解134
3.7本章小结137
参考文献137
第4章Hilbert-Huang变换在电能质量分析中的应用141
4.1引言141
4.2电能质量检测与识别研究现状142
4.2.1电能质量扰动检测与识别概述142
4.2.2单一电能质量检测与识别研究现状142
4.2.3混合电能质量检测与识别研究现状145
4.3基于Hilbert-Huang变换的谐波与间谐波检测154
4.3.1基于Hilbert-Huang变换的谐波检测154
4.3.2电气化铁路实测谐波的检测159
4.4基于Hilbert-Huang变换的暂态扰动检测170
4.4.1基于EMD的暂态扰动检测170
4.4.2基于EEMD的暂态扰动检测174
4.5基于Hilbert-Huang变换的电能质量混合扰动识别175
4.5.1基于EEMD的电能质量混合扰动检测175
4.5.2基于时频多特征量的混合扰动识别178
4.5.3基于EEMD和多标签排位支持向量机的混合扰动识别187
4.6基于Hilbert-Huang变换拓展方法的电能质量扰动参数检测199
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199
4.6.2基于希尔伯特振动分解的谐波与间谐波的检测203
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205
4.7本章小结212
参考文献212
第5章Hilbert-Huang变换在电力负荷预测中的应用217
5.1引言217
5.2电力系统负荷预测概述217
5.2.1电力负荷预测的分类217
5.2.2电力负荷序列的特性218
5.3电力负荷预测的主要方法219
5.3.1多尺度分解方法219
5.3.2人工智能方法220
5.3.3组合预测方法221
5.3.4其他方法222
5.4EMD在短期电力负荷预测中的应用223
5.4.1电力负荷的EMD分解225
5.4.2EMD与人工神经网络的结合227
5.4.3EMD与支持向量机的结合246
5.4.4几种方法预测结果的比较250
5.4.5基于EMD的组合负荷预测251
5.5基于EEMD与SS-PSO结合的短期电力负荷预测方法254
5.5.1EEMD与SS-PSO结合的预测方案254
5.5.2SS-PSO原理256
5.5.3电力负荷序列的EEMD分解259
5.5.4电力负荷预测模型263
5.5.5电力负荷预测结果263
5.6计及风电并网的电力负荷预测269
5.6.1风电功率预测研究现状269
5.6.2短期电力负荷与风电功率数据的特性对比271
5.6.3基于PSO和灰色关联度的线性组合预测280
5.6.4短期电力负荷的预测结果及分析284
5.6.5风电功率的预测结果及分析293
5.7基于等效负荷预测模型的负荷预测301
5.7.1等效负荷的预测模型及整体思路301
5.7.2等效负荷的预测结果及对比分析303
5.8本章小结306
参考文献306