-
题名一种电能质量扰动信号的联合去噪算法
被引量:11
- 1
-
-
作者
肖贤贵
李开成
蔡得龙
王梦昊
王伟
-
机构
强电磁工程与新技术国家重点实验室(华中科技大学)
中国电力科学院有限公司武汉分院电网环境保护国家重点实验室
-
出处
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2021年第21期4418-4428,共11页
-
基金
国家自然科学基金资助项目(52077089)。
-
文摘
传统的小波阈值去噪算法存在易丢弃真实信号、去噪效果差等缺点。该文提出了一种新的用于电能质量扰动事件的联合去噪算法。该算法首先通过强跟踪卡尔曼滤波的渐消因子大于1的次数,初步判定信号的扰动类型,然后对不同的扰动类型采取不同的去噪方法。对于仅含噪声的正弦信号和谐波信号用稀疏分解及快速傅里叶变换(FFT)做两次去噪;对暂升和暂降信号采用渐消因子准确地指示扰动起止时刻,将信号分段,并对每段信号用稀疏分解和FFT去噪;对含瞬态脉冲和暂态振荡的信号,采用不同的处理方法,首先通过稀疏分解得到稳态成分和暂态成分,对稳态成分的去噪方法与含噪声正弦信号的处理方法相同,对暂态成分的脉冲信号保留实际值,对振荡信号采用变分模态分解(VMD)去噪。大量的仿真计算表明,在不同的信噪比条件下,该文提出的算法均能够有效抑制各类扰动信号的噪声,显著提高了信噪比,且效果优于小波阈值去噪算法。
-
关键词
电能质量扰动
强跟踪卡尔曼滤波
稀疏分解
小波分析
去噪方法
-
Keywords
Power quality disturbance events
strong tracking Kalman filter
sparse decomposition
wavelet analysis
de-noising method
-
分类号
TM71
[电气工程—电力系统及自动化]
-