基于奇异值分解的电能质量信号去噪.pdf

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1、第38卷第2期电力系统保护与控制Vl0l-38NO．22010年1月16日PowerSystemProtectionandControlJan．16．2010基于奇异值分解的电能质量信号去噪胡卫红，舒泓，栾宇光(1．广东电网公司惠州供电局，广东惠州516000；2．北京交通大学，北京1000443．北京科瑞配电自动化公司，北京100090)摘要：提出了一种基于奇异值分解的电能质量扰动信号去噪算法。算法重构采集信号时间序列的吸引子轨迹矩阵，根据轨迹矩阵奇异值的加权能量贡献率(PCTE)选择奇异值进行扰动信号重建，重

2、建信号即为去除噪声后的trig质量扰动信号。仿真试验结果表明奇异值分解能够有效地提高扰动信号的信噪比，保持原始电能质量信号的扰动特征，此算法理论基础完善，易于实现，有良好的发展前景。关键词：去噪；奇异值分解；能量贡献率；电压降落；信号突变点Powerqualitysignals’de—noisingmethodbasedonsingularvaluedecomposition(SVD)HUWeihong，SHUHong，LUANYu。guang(1．HuizhouPowerSupplyCompany，Huizho

3、u516000，China；2．BeijingJiaotongUniversity，Beijing100044，China；3．BeijingCreatAuto—distributionCompany，Beijing100090，China)Abstract：Apowerqualitysignals’de—noisingmethodbasedonsingularvaluedecomposition(SVD)isproposedinthispaper．Atrackmatrixofattractorisreconst

4、ructedbasedontimeseries，thenaccordingtothesingularvalues’percentofcontributiontototalenergy(PCTE)，disturbancesignalisreconstructed，whichisthede—noisedpowerqualitysigna1．SimulationresultsindicatethatSVDCanimproveSNRandkeeporiginaldisturbances’characters．Thepro

5、posedalgorithm’Stheoryfoundationisconsummateandiseasytobecarriedout，SOithasnicedevelopmentalforeground．Keywords：de—noising；singularvaluedecomposition(SVD)；percentofcontributiontototalenergy(PCTE)；voltagesag；signals’breakpoint中图分类号：TM71文献标识码：A文章编号：1674—3415(20

6、10)02—0030—04目前，国际上对电能质量扰动问题的分类与辨0引言识已经开展了多方面的研究，提出了各种去噪算法。近年来，随着现代工业技术的发展和城乡居民但无论是傅立叶变换还是小波变换去噪，采用的都生活水平的提高，电网中的谐波，电压波动和闪变，是去除观测序列的某些频谱段(主要是噪声集中的三相电压不平衡和电压暂态等电能质量问题越来越频谱段)成分的方法。比如，高斯白噪声通常表现为受到重视。对电能质量控制和治理的前提是实现对高频信号，在去噪处理时就通常采用阈值方法去除电能质量的准确测量，这就需要从电力系统中提取掉高

7、频成分来去除高斯白噪声。但是现场采集的电电力信号，但由于线路、设备安装位置和干扰等原能质量观测数据序列往往是具有混沌行为特征的观因，电力信号中总带有噪声，而这些噪声的干扰会测序列，其频谱通常散布在整个频率空间，无论傅降低后续信号分析方法的有效性，甚至会使它们失立叶变换还是小波变换都很难把噪声频谱严格地分效，因此，从检测信号中消除噪声，是电能质量检离出来。这样，传统的去噪方法在去噪的同时会不测的关键环节之一。另一方面，在消除噪声的同时，可避免地把电能质量信号的一些突变信息也去除掉及时准确地保留电能质量扰动信号的扰动

8、特征有利了，用这种方法去噪后的电能质量信号，必然会影于进一步采取有效措施改善电能质量，因此设计能响进一步的电能质量治理。除此之外，小波变换实够在去噪的同时及时准确地保留各种扰动特征的去时性差，硬件实现困难，难以自动确定适用于不同噪算法也是电能质量研究的重要问题之一。噪声水平的阈值，而且当噪声严重时，滤波方法失胡卫红，等基于奇异值分解的电能质量信号去噪效，突变信息可能被噪声