[发明专利]一种基于小时间尺度经验模态分解的动态电荷建模方法

权利要求书

1.一种基于小时间尺度经验模态分解的动态电荷建模方法，其特征在于，所述方法包括：

建立小时间尺度动态负荷信号随机过程的调制模型，所述调制模型包括随时间变化的观察函数和调制模型包络；

利用所述调制模型，得到动态负荷的电流基波信号、电压基波信号和动态功率信号的表达式；

将所述调制模型包络进行分解成准稳态项和动态项之和，得到分解后的调制模型包络；

利用所述分解后的调制模型包络，对所述动态负荷的电流基波信号、电压基波信号和动态功率信号的表达式进行变换，得到动态负荷的瞬时电流、电压以及功率随机过程的准稳态项与动态项之和的表达式；

利用经验模态分解方法，对所述调制模型包络进行分解，得到准稳态项和动态项的分解表达式；

利用所述准稳态项和动态项的分解表达式，对所述动态负荷的瞬时电流、电压以及功率随机过程的准稳态项与动态项之和的表达式进行变换，得到动态负荷随机信号的模型；

所述利用经验模态分解方法，对所述调制模型包络进行分解，得到准稳态项和动态项的分解表达式包括：

确定所述调制模型包络的极大值点和极小值点；

利用三次样条差值法，对所述极大值点和极小值点进行拟合，分别得到调制模型包络的局部极大值点对应的第一包络线和局部极小值点对应的第二包络线；

利用所述第一包络线和第二包络线，得到第一平均包络线；

将所述第一平均包络线确定为调制模型包络，重复上述步骤，得到第二平均包络线；

利所述第一平均包络线和第二平均包络线进行平均计算，得到准稳态的分解表达式；

将所述调制模型包络与所述准稳态的分解表达式做差值，得到动态项的分解表达式。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述建立小时间尺度动态负荷信号随机过程的调制模型为X_n(t)＝A_n(t)g_n(t)，其中，“～”表示随机函数，g_n(t)为随时间变化的观察函数，A_n(t)为调制模型包络。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述动态负荷的电流基波信号、电压基波信号和动态功率信号的表达式为

其中，与分别为瞬时电流、瞬时功率幅值包络非平稳随机时间序列，k取a,b,c，分别表示a,b,c三相；f₀为50Hz工频频率，分别为瞬时电流与电压的初相位，为电压与电流的相位差；I_m、U_m和P_m＝U_mI_m/2分别为瞬时电流、电压和功率信号的观察函数的幅值。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述分解后的调制模型包络为其中，m_n(t)是调制模型包络的准稳态项模态信号，是调制模型包络的动态项模态信号。

5.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述动态负荷的瞬时电流、电压以及功率随机过程的准稳态项与动态项之和的表达式为

其中，与分别表示负荷瞬时电流与功率包络的准稳态项，分别表示瞬时电流与功率包络的随机动态项，k取a,b,c，分别表示a,b,c三相；f₀为50Hz工频频率，分别为瞬时电流与电压的初相位，为电压与电流的相位差；I_m、U_m和P_m＝U_mI_m/2分别为瞬时电流、电压和功率信号的观察函数的幅值。

6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述动态负荷随机信号的模型为

其中，l_n(t)为准稳态项的包络，为随机动态项的包络，分别表示瞬时电流与功率包络的随机动态项，k取a,b,c，分别表示a,b,c三相；f₀为50Hz工频频率，分别为瞬时电流与电压的初相位，为电压与电流的相位差；I_m、U_m和P_m＝U_mI_m/2分别为瞬时电流、电压和功率信号的观察函数的幅值。