基于EEMD自适应阈值去噪的电能质量扰动检测与定位研究

发布时间：2018-09-02 08:03

【摘要】：为了改善电能质量扰动信号的去噪效果,实现扰动信号的检测与准确定位,提出了一种基于集合经验模态分解(Ensemble Empirical Mode Decomposition,EEMD)自适应阈值的电能质量扰动信号去噪方法。首先利用集合经验模态分解将含噪的扰动信号分解成一些相互独立的固有模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)分量,然后对所得的IMF进行自适应阈值去噪,从而抑制噪声干扰。采用希尔伯特黄变换(HHT)提取去噪后扰动信号的起止时刻、瞬时频率和幅值信息。相比于小波去噪的启发式阈值、自适应阈值、固定阈值、极大极小阈值等方法,该方法在去噪的同时减少了信息损失,信噪比SNR和均方误差MSE均有明显提高。仿真结果验证了该方法在电能质量扰动检测与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.
【作者单位】：中国矿业大学信息与电气工程学院;
【分类号】：TM711;TN911.4

【参考文献】

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【共引文献】

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