【摘要】：為了改善電能質(zhì)量擾動信號的去噪效果,實(shí)現(xiàn)擾動信號的檢測與準(zhǔn)確定位,提出了一種基于集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)自適應(yīng)閾值的電能質(zhì)量擾動信號去噪方法。首先利用集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解將含噪的擾動信號分解成一些相互獨(dú)立的固有模態(tài)函數(shù)(Intrinsic Mode Function,IMF)分量,然后對所得的IMF進(jìn)行自適應(yīng)閾值去噪,從而抑制噪聲干擾。采用希爾伯特黃變換(HHT)提取去噪后擾動信號的起止時刻、瞬時頻率和幅值信息。相比于小波去噪的啟發(fā)式閾值、自適應(yīng)閾值、固定閾值、極大極小閾值等方法,該方法在去噪的同時減少了信息損失,信噪比SNR和均方誤差MSE均有明顯提高。仿真結(jié)果驗(yàn)證了該方法在電能質(zhì)量擾動檢測與定位中的有效性和可行性。
[Abstract]:In order to improve the denoising effect of power quality disturbance signal and realize the detection and accurate location of disturbance signal, a novel power quality disturbance signal de-noising method based on set empirical mode decomposition (Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD) adaptive threshold is proposed. Firstly, the noisy disturbance signal is decomposed into some independent inherent mode function (Intrinsic Mode Function,IMF) components by means of set empirical mode decomposition, and then the resulting IMF is de-noised by adaptive threshold to suppress noise interference. Hilbert-Huang transform (HHT) is used to extract the information of the initial and stop time, instantaneous frequency and amplitude of the disturbance signal after denoising. Compared with the methods of wavelet denoising, such as heuristic threshold, adaptive threshold, fixed threshold, minimum threshold and so on, this method can reduce the loss of information while de-noising, and the signal-to-noise ratio (SNR) and mean square error (MSE) are improved obviously. Simulation results demonstrate the effectiveness and feasibility of this method in power quality disturbance detection and location.
【作者單位】： 中國礦業(yè)大學(xué)信息與電氣工程學(xué)院;
【分類號】：TM711;TN911.4

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：2218756