基于多路信号联合去噪的Prony谐波检测法

针对传统Prony算法易受噪声干扰且同一区域内多路电能质量信号存在相关性的特点,文中提出了一种基于多路信号联合去噪的Prony谐波检测算法,实现在较强噪声条件下的谐波准确检测。首先,采用中心频率法和轨迹相似度法改进多元变分模态分解（MVMD）算法;其次,利用改进的MVMD算法联合分解相关联的多路信号,提取出主导模态分量并重组为适宜Prony分析的稳定信号;最后,对稳定信号进行Prony分析得到初步的谐波参数,通过阈值筛选和人工鱼群全局寻优,得到准确的谐波检测参数。仿真实验表明,改进的MVMD去噪算法的输出信噪比为37.3,高于VMD去噪法（33.2）和小波去噪法（32.8）,去噪效果更优;文中算法谐波检测结果的误差总体小于传统Prony算法,具有谐波检测准确度高、同时计算多路信号的特点。     

基于改进VMD去噪的Prony-GSO联合谐波检测方法

针对传统Prony谐波检测方法在噪声条件下存在局限性,文章提出了一种能够在较大噪声条件下准确进行谐波检测的方法。通过对采样信号进行自适应的VMD分解,利用平均周期能量进行噪声模态的选择并予以剔除,将剩余模态重组后得到适合Prony算法的平稳信号,然后对平稳信号进行Prony谐波分析得到初步的谐波特征信息,最后对谐波特征信息进行循环筛选与GSO寻优,得到最终的谐波与间谐波特征信息。利用该方法进行谐波检测仿真实验,仿真结果表明,该方法有效提高了Prony算法在较大噪声条件下的辨识准确度,具有自适应性,能够自动筛选真实频率成分,具有高效、精确的优点。     

基于改进PSO-Prony算法的谐波和间谐波分析

针对传统的谐波和间谐波检测方法受噪声影响较大这一问题,提出了一种有效的抑制噪声影响的方法。通过分析噪声条件下传统Prony算法在谐波和间谐波特征参数检测中存在的局限性,并根据噪声对谐波和间谐波信号的频率检测结果影响较小,对幅值检测结果影响较大的特点,提出了基于PSO算法和Prony法的谐波和间谐波检测新算法PS0-Prony算法。通过仿真分析表明,该方法准确有效,对不同强度的噪声都有较好的抗噪效果,为电力系统谐波和间谐波分析提供了一种新方法。     

Prony算法在谐波、间谐波参数辨识中的应用

准确有效地确定信号中各次谐波及间谐波分量的参数,对于改善电能质量具有重要的意义。文中提出了一种应用于谐波和间谐波在线参数辨识的Prony算法改进方案。该方案由于使用QR分解算法求解方程组,减小了算法的计算耗时,提高了算法的稳定性。其次文中提出了自适应采样频率的方法、模型阶数和时间窗的选取原则,以及提取真实频率成分的可靠方法,使Prony算法具有更高的辨识性能和可靠性。经过电弧炉电流信号的分析说明,文中所提出的方法可以大大缩短Prony算法的计算耗时,提高Prony算法在线谐波参数辨识的可靠性。     

基于数学形态学和改进Prony算法的谐波与间谐波参数估计

由于传统Prony算法对谐波与间谐波的检测易受噪声影响,为了提高参数估计精度,准确提取谐波和间谐波的频率、幅值和相位,提出了一种基于数学形态学和改进Prony算法的谐波与间谐波参数估计方法.该方法主要思路是先用数学形态学构建形态滤波器去除噪声,可以克服传统Prony算法对噪声敏感的不足;然后再将去噪拟合后的谐波信号进行改进Prony分析.该方法针对原始Prony方法优化了实际阶数和线性参数的求解过程,对比小波消噪求解谐波各参数的方法优化了去噪效果.通过MATLAB对谐波信号进行编程分析,发现该方法在噪声情况下仍能得到较高精度的谐波与间谐波幅值、频率和相位参数估计,验证了该方法的可行性和有效性.     

基于Daubechies小波与Prony法电气谐波的检测

电网的安全稳定运行是保证各种用电设备正常使用的关键,实时、精确地检测电能质量尤为重要。鉴于小波变换在消噪以及突变信号检测方面的优点,Prony算法对噪声的敏感,以及该算法能够简单快速地检测出谐波的振幅、相位和频率,本文提出了利用小波变换与Prony方法相结合的方法来检测电气谐波。通过MATLAB仿真,表明这种方法能够比较准确地检测出电网中谐波的各种参数。     

扩展Prony算法在电力系统非整次谐波检测中的应用研究

准确有效地检测出电力系统中各次谐波及间谐波,对于提高电能质量是至关重要的。传统的快速傅里叶变换由于频谱泄漏等原因,无法准确检测出系统中的非整次谐波。为解决这一问题,文章提出应用扩展Prony算法检测系统的非整次谐波。首先利用小波去除噪声,很好的克服Prony算法对噪声敏感这一弱点;然后通过线性预测得到模型的特征矩阵,运用奇异值分解法求解特征矩阵得到模型的特征多项式;最后运用最小二乘法求出特征多项式的根,得到非整次谐波各参数。针对信号频带宽窄可能影响算法精度这一问题,文章对不同带宽信号进行扩展Prony分析,验证算法精度。实验分析说明了该算法的可行性和有效性。     

采用Prony与粒子群算法的电力暂态信号分析

为了提高对含有谐波/间谐波、衰减直流分量和噪声的电力故障暂态信号的分析精度,提出了基于改进Prony算法与粒子群优化算法相结合的电力故障暂态信号分析方法。该文先采用多小波方法对信号进行消噪处理,再利用差分算法滤除衰减直流分量并对高频信号进行放大,以提高Prony算法的分析精度;然后利用改进Prony算法估计出信号中含有的频率个数和相关参量的粗略估计值,以此为基础建立电力参数模型,以得到的相关参量的粗略估计值作为算法的初始种群值,并估计出各参量的范围,最后采用粒子群优化算法对模型进行求解。仿真结果表明,所提方法能对所研究的电力故障暂态信号进行精确分析。     

基于TLS-ESPRIT和PRONY算法的间谐波分析

提出一种总体最小二乘法——旋转不变技术信号参数估计(TLS-ESPRIT)和Prony算法相结合的间谐波分析方法。通过TLS-ESPRIT算法估计电网信号中谐波和间谐波的个数及频率,然后应用Prony算法估计幅值和相位。仿真结果表明:该方法无需数据同步采样,克服了传统Prony算法易受噪声影响的缺点,频率分辨率高,能够在较低信噪比下准确估计出谐波和间谐波参数。     

Harmonic/inter-harmonic detection based on DNS-MUSIC function

针对电力系统中存在的谐波和间谐波问题,提出了基于噪声子空间分解MUSIC (DNS-MUSIC)函数的谐波/间谐波检测方法.利用信号自相关矩阵的特征值分解理论,将信号的自相关矩阵分解为信号子空间和噪声子空间,利用2个子空间的正交性进一步分解噪声子空间,对其进行变换,构造出基于噪声子空间分解的特征多项式(DNS-MUSIC函数),求解该多项式得到信号基波和谐波频率预估计,结合消噪思想检测电力系统信号频率成分,然后利用扩展Prony法检测信号的幅值和相位.通过仿真实验与其他经典算法比较,结果证明了所提算法的可行性、高效性和稳定性.