基于小波分析的电力信息通信过程不良数据辨识研究

传统的电力通信过程不良数据辨识方法的消噪能力较差，导致辨识效率较低。为此，本研究基于小波分析设计了新的电力信息通信过程不良数据辨识方法。根据小波变换的奇异性对电力信息通信过程进行局部奇异性检测，根据检测结果，结合神经网络算法区分正常数据和不良数据。然后采用软阈值和硬阈值去噪方法消除不良数据中的含噪信号，在计算噪声强度后，将某一尺度内的小波变换系数的平方由小到大排列，并计算似然估计向量，再根据向量中的最小值和最大值删除信号中的噪声部分。实验结果表明：该方法能够有效提高消噪能力、增强辨识效率。