基于分层匹配追踪算法的电能质量复合扰动参数辨识方法
针对电能质量中的复合扰动信号分析问题，提出一种粒子群优化(PSO)和匹配追踪(MP)算法相结合的分层搜索的原子分解方法。首先应用MP算法提取基波分量，对于去除基波分量的残差信号，利用快速傅里叶变换找寻能量最大的频率成分，采用PSO算法粗搜索出最佳匹配粒子，然后以最佳匹配粒子为中心，在一定范围内重新离散化，生成小规模原子库，再应用MP算法有针对性地进行细搜索，最终得到最佳匹配原子，提取出电能质量复合扰动特征参数。仿真结果表明，该方法能克服MP算法匹配时间长、计算量大及PSO优化MP算法残差积累过大、容易陷入局部最优、匹配参数不准确等缺点，且具有一定的抗噪性和实时性。
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