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《基于LMD能量熵和GK聚类的电能质量扰动识别方法研究》篇一
一、引言
随着电力系统的快速发展和广泛应用,电能质量扰动问题日益突出,对电力系统的稳定运行和用户设备的正常工作产生了严重影响。因此,对电能质量扰动的准确识别与处理成为了电力行业的重要研究课题。本文提出了一种基于局部均值分解(LocalMeanDecomposition,LMD)能量熵和GK聚类的电能质量扰动识别方法,旨在提高电能质量扰动的识别精度和效率。
二、电能质量扰动及识别重要性
电能质量扰动是指电力系统中电压、电流等电参数发生异常变化,导致电力系统运行不稳定,进而影响用户设备的正常运行。因此,对电能质量扰动的准确识别对于保
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