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相似文献
 共查询到18条相似文献,搜索用时 234 毫秒
1.
针对电网低频振荡Prony辨识算法对噪声较为敏感、对输入信号要求较高的问题,提出了一种基于小波去噪与扩展Prony算法相结合的高精度低频振荡模态辨识方法。在小波去噪的基础上通过对阈值进行改进,使得小波去噪的阈值随着小波的分解而发生变化,从而对低频振荡信号达到较好的滤波效果,并在此基础上研究扩展Prony算法,对构建的仿真信号运用IEEE4机2区域系统产生低频振荡信号以及实际PMU监测的低频振荡信号进行算法验证。仿真和实验表明提出的方法能够比较准确和快速的辨识电力系统低频振荡信号,且具有较高的精度和较好的鲁棒性,为电力系统低频振荡模态辨识提供了一种行之有效的方法。  相似文献   

2.
陈昱升  李培强  张斓 《电气开关》2023,(1):84-89+96
在对低频振荡信号特征参数的提取过程中往往会存在噪声干扰和辨识算法定阶不准确的问题。针对此问题,提出了Stein的无偏似然估计(SURE)小波阈值消噪和总体最小二乘-旋转不变技术(TLS-ESPRIT)相结合的方法,用于提取振荡模态的参数。首先利用SURE小波阈值消噪技术实现对振荡信号的预处理,提升信号的信噪比,而后将处理后的信号作为新的主导信号利用TLS-ESPRIT算法进行振荡参数的辨识。在辨识算法的关键定阶问题上,提出的归一化奇异熵的定阶方法能使信号模态阶数的估计值更加接近真实值。通过对数值信号算例和PSASP中EPRI8机36节点系统算例进行仿真,并与传统算法进行对比,验证了该改进方法的可行性和精确性。  相似文献   

3.
张程  金涛 《电网技术》2016,(4):1209-1216
针对广域测量系统低频振荡辨识过程中的噪声干扰和定阶问题,提出了基于改进平滑优先方法(improved smoothness priors method,ISPM)和SDM定阶的Prony方法进行电力系统低频振荡模态辨识。首先将待处理信号经过ISPM滤波同时对高频干扰项和趋势项进行快速准确去除,然后对消噪后的信号进行SDM-Prony辨识,得到低频振荡的主导模态参数。该方法在定阶时能够根据奇异值分解的具体情况进行自动准确定阶,无需阈值的人为选取,使定阶具有自适应性。将该方法分别用于仿真信号和实测振荡信号分析,并和传统的Prony方法进行比较,该方法在拟合精度指标相差不大的情况下估计的阶数更加逼近真实阶数,并且具有运算简单、抗噪性能好等特点,可快速准确辨识出主导振荡模态信息。仿真结果表明,文中方法具有良好的实用性。  相似文献   

4.
针对广预测量系统低频振荡过程中的高斯噪声干扰和定阶问题,提出了基于EMD(empirical mode decomposition)盲源分离(blind source separation,BSS)算法的单通道低频振荡信号的模式分析方法。首先将信号利用经验模态分解得到一系列本征模函数分量组合的新信号;其次针对存在模态混叠的本征模函数分量,提出利用信号周期性构造其多路信号,并利用独立分量分析消除模态混叠的有效方法;然后利用盲源分离技术--二阶盲辨识算法(second order blind identification,SOBI),处理多通道观测信号矩阵,从中提取出不同的单模式信号;最后将去噪、定阶后的信号运用最小二乘-旋转不变技术(TLS-ESPRIT)算法辨识,得到低频振荡模态参数。数值算例仿真、IEEE四机两区域仿真实验表明该算法能够有效分离源信号,相比于其他方法具有抗噪性能好、拟合精度高等优点。  相似文献   

5.
为解决低频振荡分析中广域量测系统存在量测噪声影响和应用希尔伯特黄变换(Hilbert-Huang transform,HHT)进行模态辨识中的模态混叠和伪分量问题,提出基于Stein的无偏似然估计(Stein unbiased risk estimate,SURE)小波阈值消噪和改进的补充集合经验模态分解希尔伯特黄变换(modified complementary ensemble empirical mode decomposition and Hilbert-Huang transform, MCEEMD-HHT)的低频振荡分析方法。首先,对含较强噪声的电网量测低频振荡信号,采用SURE小波阈值消噪实现信号预处理。其次,引入排列熵算法改进CEEMD形成MCEEMD,有效抑制经验模态分解中的模态混叠和伪分量现象。最后,对MCEEMD分解得到的低频振荡真实模态进行HHT分析。通过复合信号测试、IEEE四机两区域系统仿真以及实测北美电网数据分析,验证了所提方法在电力系统低频振荡分析中的有效性。此外,与快速傅里叶变换(fast Fourier transform, FFT)、Prony算法分析进行对比可知,所提方法在模态参数的提取方面表现得更为准确,且无需人为定价。  相似文献   

6.
低频振荡可能会给电力系统的安全稳定带来极大危害,因此在线监测和分析低频振荡参数十分重要。为了有效地从类噪声数据中获取低频振荡模态参数,基于双协方差随机子空间识别(stochastic subspace identification,SSI)算法提出了一种低频振荡模态辨识的新方法。在传统SSI算法的基础上,引入双协方差SSI算法和系统聚类算法对物理模态自动拾取、自动定阶,实现低频振荡参数的有效精确辨识。分别应用传递函数和IEEE WSCC 3机9节点系统模型产生的仿真数据进行了测试,结果表明该方法能够实现自动定阶,得到的稳定图较传统SSI算法更清晰,识别结果中不会出现虚假模态,能高精度估计低频振荡模态参数,且抗噪性能良好。  相似文献   

7.
提出了一种基于连续小波变换(continuous walelet t r a n s f o r m , C W T )和奇异值分解( s i n g u l a r v a l u e decomposition,SVD)相结合的提升小波系数 SVD 辨识信号振荡频率和模式信息提取及信号去噪的新方法.克服了噪声较大或者密集模态时,小波脊线不清晰甚至会出现混叠和交叉难以提取频率的情况,根据提升的小波系数奇异值分解频率向量识别各阶振荡模式的频率.同时选用小波能量系数来识别主导振荡模式,用小波软阈值去噪和 SVD 分解后矩阵重构来进行信号去噪.CWT 可以处理含时变振荡模式的低频振荡信号,且对模式参数具有较高的辨识精度.仿真算例验证了算法的有效性和适用性  相似文献   

8.
为了从混杂着各种噪声的雨声信号中提取到较为纯净的雨声信号,本文提出基于改进完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN)和小波阈值相结合的雨声信号去噪方法。方法引入互相关函数寻找CEEMDAN的最优分解层数F值,并通过CEEMDAN算法按最优分解层数F层分解,将信号分解成多个频率由高到低的本征模态分量(IMF);利用小波阈值,滤除高频IMF分量中的噪声分量,最后将去噪后的高频IMF分量和未经去噪的低频IMF分量进行信号重构,提取出较为纯净的雨声信号;实验表明,本文选用方法的去噪效果相对于经验模态分解(EMD)去噪算法、小波阈值去噪算法等传统方法具有一定的优势,去噪后的雨声信号能够准确反映出环境雨情的特征,提高雨情分析的精确度。  相似文献   

9.
Prony分析的精度受信号噪声影响很大,为此,一个有效的去噪算法就成为应用Prony方法的关键。本文引入新的阈值选取和阈值函数对传统的小波阈值去噪算法进行改进,利用改进的小波阈值去噪算法对采样信号进行预处理。新的阈值选取能够保证小波系数随尺度的分布而变化,同时贴合不同类型信号中噪声在各层的实际分布情况,进而确保充分的去噪能力而不使重构的信号失真。新的阈值函数相比于常用的软阈值函数减小了其中存在的固定偏差,而相比常用的硬阈值函数确保了函数的连续性,从而消除了重构信号可能出现的振荡。并构造信号仿真实验,通过Matlab仿真实验与软阈值法、硬阈值法等方法去噪效果及辨识结果的对比,验证了利用本文提出的改进算法的有效性。  相似文献   

10.
对于目前电力系统低频振荡模式识别和参数提取中的噪声干扰等问题,提出一种新的提取低频振荡关键模态参数的方法,将可调Q因子小波变换(Tunable Q factor Wavelet Transform, TQWT)和稀疏时域法(Sparse Time Domain method, STD)进行联合。首先运用TQWT技术对含有噪声的电力系统低频振荡广域测量信号进行预处理,达到降噪的目的。而后将处理后的信号作为新的输入信号,利用稀疏时域法进行振荡模态及其参数的辨识,其输入信号的采集既可单点测量也可多点测量。通过对测试信号和EPRI-36机系统仿真验证了所提方法的优越性,能够在信噪比较低的环境下对噪声进行有效抑制而准确地辨识出系统的振荡模态参数。与传统方法相比具有更好的抗噪能力,所提方法辨识过程中所需时间更短且辨识出的参数也更为准确。  相似文献   

11.
针对当前互联电力系统中越来越严重的低频振荡现象,提出一种高精度低频振荡模式辨识方法来克服现有方法的一些不足。该方法基于广义形态开、闭运算设计了新型广义形态滤波器,可以有效地去除噪声,较好地保留信号的原有特征;低频振荡信号通过该滤波器滤波后再使用改进矩阵束算法进行模式辨识,可以获得高精度的各个模式参数。对于辨识算法的关键定阶问题,采用归一化奇异熵定阶方法,该方法能在系统拟合精度指标相差不大的情况下使模态阶数的估计值更加接近真实值,提高了辨识的准确性。通过仿真算例、测试系统及电网实际案例验证了本文提出的方法的有效性和可行性,为电力系统阻尼控制和电网的稳定运行提供了有效依据。  相似文献   

12.
有效地降低电能质量信号中的噪声,是做好电能质量信号检测、识别等工作的基础。为了克服一维电能质量信号降噪的难点问题,即有效地去除噪声并完整地保留奇异点的特征,对目前图像处理领域中针对高斯等噪声降噪性能最好的基于块匹配的三维变换域联合滤波(BM3D)算法进行了改进,提出一种电能质量扰动信号的自适应去噪新方法。该方法参数较少,无需估计噪声方差,也无需人为设定滤波阈值,而是通过自适应估算较为准确的阈值实现离散余弦变换(DCT)域的滤波。通过对电压中断、电压暂降、电压暂升、脉冲暂态、振荡暂态和谐波这6种常见的电能质量信号进行降噪仿真实验,并与应用较为广泛的小波阈值去噪法进行对比分析,最后应用于实际电能质量扰动数据的降噪,验证了所述算法的有效性。  相似文献   

13.
针对局部放电信号去噪,传统的小波阈值法因小波基、阈值和分解层数这三个因素的影响,会使去噪后的波形发生畸变,产生较大误差。为了减小这些因素的干扰,本文提出了基于小波阈值去噪的新方法。首先利用波形相似法选取最优小波基,其次通过对理想局部放电信号和高斯白噪声进行每个尺度的小波分解与重构,并结合统计学知识确定局部放电信号去噪的阈值,最后对高频信号和低频信号进行能量分析,确定最优的分解层数。利用该方法和传统的小波阈值法对仿真放电信号去噪,去噪结果表明新方法在信噪比、均方根误差、相关系数和波形畸变率四个不同的指标上都得到了有效的提升,定性和定量的分析验证了该方法的有效性,实测的去噪结果表明新方法去噪效果令人满意,为局部放电信号去噪提供了一种新思路。  相似文献   

14.
在检测电力系统变压器稳定性时,通常会发现变压器放电信号存在各种各样的干扰,尤其是噪声干扰。文章提出一种基于传统小波迹方法的平稳小波迹阈值消噪方法,有效消除了信号采样中的噪音。通过重新定义小波迹字典的方法,改进了传统小波方法中的不足。对所要处理的放电信号进行循环平移,有效消除小波基的平移依赖性,提高小波变换在奇异点附近的特殊性,从而达到消除随机振荡的目的。通过与传统小波包消噪和传统小波消噪的比较,选取阈值、小波基和分解层数,得到了信号消噪的最佳值,进而构建一个适用于局部放电信号研究的平稳小波迹阈值消噪方法。结合MATLAB仿真实验信号和部分某变电站变压器局部放电实际信号验证,该方法能有效抑制局部放电噪声干扰,提取有效信号,消噪效果优于传统小波和小波包方法,可以达到识别的需求。  相似文献   

15.
根据实测数据对电力系统低频振荡模态进行辨识,有助于实现电力系统有效的阻尼控制,从而提高电网的稳定性。文中介绍了利用Prony算法辨识低频振荡模态参数的原理,针对Prony算法对噪声干扰敏感以及模型阶数辨识困难导致出现伪模态的缺点,提出了一种基于差分正交匹配追踪(DOMP)和Prony算法相结合的低频振荡模态参数辨识方法。EPRI-36节点系统和实际系统相量测量单元数据算例的仿真结果表明,所述方法能够准确地辨识出系统低频振荡模态参数。通过与Prony算法结果对比验证表明,该方法辨识结果更加准确,能够满足低频振荡模态参数辨识要求。  相似文献   

16.
抑制白噪声干扰是局部放电( Partial Discharge,PD)在线检测中的关键技术。提出一种基于粒子群优化的最优阈值选取去噪方法。该方法采用小波对局部放电信号进行分解,在选取阈值时建立广义交叉验证准则,以广义交叉验证准则作为适应度值函数,并结合粒子群优化算法自适应地确定出各分解层的最佳阈值。该方法不依赖任何先验知识,实现局部放电信号自适应去噪。对局部放电仿真信号和实测局部放电信号的去噪结果表明:本文提出的方法与标准阈值法相比,能更好地去除局部放电信号中的白噪声。  相似文献   

17.
电力线通信信号包含大量噪声干扰,这些噪声严重干扰电力线通信,为此,提出一种改进阈值法和平移不变小波相结合的消噪方法.该方法对含噪的电力线通信信号进行小波分解,对分解后不同尺度下的小波信号进行平移不变并同时按改进阈值法进行处理,最后重构信号.以实测信号为例,提取去噪前后信号波形和误码率2个特征量,与传统消噪方法相比较,结...  相似文献   

18.
针对传统硬阈值法和软阈值法的缺陷,提出了改进阈值函数的小波熵方法。该方法对含噪局放信号进行小波分解,基于小波熵自适应选取阈值,并引入一种改进阈值函数对小波系数进行处理,最后重构得到去噪后信号。典型仿真信号和实测信号的去噪结果表明,提出的方法能够有效去除局放信号中的白噪声。  相似文献   

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