HHT进行电力分析（自己写的程序·）HHT的改进

资 源 简 介

HHT进行电力分析（自己写的程序·）HHT的改进

详 情 说 明

Hilbert-Huang变换（HHT）是一种经典的信号处理方法，广泛应用于电力系统分析中。其核心在于将复杂的非平稳信号分解为本征模态函数（IMF），并通过Hilbert变换得到瞬时频率和幅值。然而，传统HHT在处理电力信号时可能面临模态混淆和端点效应等问题。

针对这些挑战，本文提出的改进方法借鉴了09年发表的迭代算法思想。该算法的核心改进在于优化了IMF的筛选过程：通过引入自适应迭代策略，减少分解过程中的冗余模态，同时增强对电力信号中特定扰动（如谐波、电压暂降等）的敏感性。这一改进不仅提升了分解精度，还显著降低了计算复杂度，使其更适合实时电力监测场景。

值得学习的要点包括： 迭代收敛机制：通过动态调整筛选次数，平衡计算效率与分解质量。 噪声抑制：在迭代中嵌入去噪步骤，有效区分真实信号分量与噪声。 电力场景适配：针对电压/电流信号的特性调整停止准则，避免过分解。

这一方法为电力信号的非线性分析提供了更可靠的工具，尤其适用于新能源并网或故障诊断等复杂场景。