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基于HF-HHT的暂态扰动信号分析被引量：6: 2021年; 文中引入了一种基于高频谐波注入法的希尔伯特黄变换(HF-HHT),以此来克服经验模态分解在电力系统暂态扰动信号检测中出现的模态混叠现象。该方法通过设置注入高频信号的频率,结合HHT,对暂态扰动信号进行分析,达到了抑制模态混叠的目的。HF-HHT的关键在于高频谐波注入频率的选取,文中通过理论分析和仿真实验得出有效且普适的频率选取原则:当注入高频谐波频率在以原信号高频成分的最大频率1/2倍为中心,上下波动在基波频率1/2倍范围内时,HF-HHT普遍有效。并对实测电能质量信号进行分析,验证了该方法在电力系统暂态扰动信号检测中的有效性和普适性。; 王震王斌喻敏金吉汪洋; 关键词：希尔伯特黄变换暂态扰动

Lorenz方程优化EMD分解过程的短期风速预测被引量：9: 2021年; 由于受到大气流体运动的影响,短期风速具有一定的波动性、非线性等特性,严重影响风速的预测精度。针对该问题,提出利用Lorenz方程优化经验模态分解(EMD)过程的风速预测方法。运用Lorenz方程能表征大气运动对短期风速的混沌影响作用,采用一维Lorenz波动序列优化EMD的风速分解过程,改善EMD直接分解风速过程中出现的模态混叠现象,减小EMD分解风速所得高频分量的混沌程度。为证明方法的普适性,对3种时间尺度的短期风速数据进行分析研究。研究结果表明:相比于EMD-BP神经网络模型,Lorenz方程优化的EMD-BP神经网络模型的平均绝对百分比误差(MAPE)、平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)明显减小,风速预测结果的合格率得到有效提高。; 金吉王斌喻敏王文波; 关键词：风速大气运动 EMD LORENZ方程

同步挤压小波变换在电力系统低频振荡模态参数提取中的应用被引量：27: 2017年; 针对电力系统低频振荡的非平稳、非线性特性,将一种新的时频分析方法——同步挤压小波变换(SWT),应用于低频振荡分析。该方法克服了大多数分析方法抗噪性差的缺点,结合了经验模态分解(EMD)和小波的优点,具有EMD的自适应性,同时提高了抗模态混叠能力。利用该算法可实现具有多分量的低频振荡模式分离,得到其瞬时幅值和频率,并计算阻尼比。仿真和实测信号的计算结果证明了SWT的有效性,优于传统的HHT方法。; 喻敏王斌陈绪轩王文波金吉; 关键词：低频振荡希尔伯特-黄变换瞬时参数

基于分形特征的自适应EEMD及其在风功率预测中的应用被引量：2: 2023年; 人为设定白噪声的幅值和加噪次数及白噪声自身的随机性会对集合经验模态分解(EEMD)方法的分解结果造成不确定性,导致EEMD应用于风功率预测时不能实现最佳的分解效果。该文研究了白噪声参数对EEMD分解效果的影响机理,并提出基于分形特征的自适应EEMD方法。在不同的白噪声及白噪声参数下,EEMD分解所得到的模态分量具有不同的分形维特征,采用粒子群算法寻优获得EEMD处理某一信号的最佳参数,实现对信号的准确分解。同时结合具有良好非线性建模能力的长短时记忆(LSTM)网络方法对自适应EEMD分解得到的模态分量进行预测,利用仿真信号及两个风电场实际风功率数据进行分析,自适应EEMD避免了白噪声的随机性及人为设定参数对EEMD分解结果带来的不确定性影响。与3种基准预测模型对比,自适应EEMD结合LSTM模型预测两组风功率的RMSE显著降低,验证了该文研究方法的有效性。; 金吉王斌喻敏张羽晗张永; 关键词：分形维数

基于EMD和ARMA模型的上证指数预测: 2018年; 针对上证指数具有非线性、非平稳性的特点,研究了一种基于经验模态分解(EMD)和自回归滑动平均模型(ARMA)的预测方法。首先利用EMD对上证指数数据进行平稳化处理,使上证指数数据更有规律性,改善上证指数数据的非线性、非平稳性特性,然后利用ARMA模型对分解后的数据建模预测。研究结果表明:和直接利用ARMA模型进行预测所得的结果相比,本文所提的方法预测精度更高。; 吴振宇喻敏金吉姜楠; 关键词：上证指数

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金吉