【摘 要】
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将固有时间尺度分解ITD（intrinsic time-scale decomposition）与K均值聚类算法相结合,提出一种新的电能质量扰动分析与识别方法。首先,对电能质量扰动信号作ITD分解,得到各内禀
【基金项目】
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2012年湖南省教育厅科学研究项目（10C0220）, 2013年湖南省水利科技研究项目（湘水科计[2013]243-11）
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将固有时间尺度分解ITD（intrinsic time-scale decomposition）与K均值聚类算法相结合,提出一种新的电能质量扰动分析与识别方法。首先,对电能质量扰动信号作ITD分解,得到各内禀尺度分量ISC（intrinsic scale component）,然后提取能量最大的前3个ISC的能量比重值及ISC能量熵值作为扰动信号的特征向量,最后基于特征向量采用K均值聚类算法对扰动信号进行分类。对常见电能质量扰动信号的仿真分析结果表明,ITD能够有效分析和提取扰动信号特征,并具有较强的抗噪
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