[發明專利]提高諧波檢測精度的自適應VMD檢測方法、裝置及存儲介質在審
| 申請號: | 202110737569.6 | 申請日: | 2021-06-30 |
| 公開(公告)號: | CN113608018A | 公開(公告)日: | 2021-11-05 |
| 發明(設計)人: | 周金;雷平;牛暉;張建濤;鄧麗娜 | 申請(專利權)人: | 中冶南方都市環保工程技術股份有限公司 |
| 主分類號: | G01R21/133 | 分類號: | G01R21/133 |
| 代理公司: | 北京匯澤知識產權代理有限公司 11228 | 代理人: | 秦曼妮 |
| 地址: | 430205 湖北省武*** | 國省代碼: | 湖北;42 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 提高 諧波 檢測 精度 自適應 vmd 方法 裝置 存儲 介質 | ||
本發明提供了一種提高諧波檢測精度的自適應VMD檢測方法、裝置及存儲介質,該方法包括以下步驟:對諧波信號P(t)進行歸一化處理;將信號P(t)進行k層變分模態分解,k=2,3…n+1,求取最優分解層數Kbest;利用最優分解層數Kbest對信號P(t)進行分解,得到Kbest個本征模態分量ci(t),i=1,2…Kbest;對本征模態分量ci(t)進行Hilbert變換,得到瞬時幅值ai(t)和瞬時頻率fi(t);從瞬時幅值ai(t)和瞬時頻率fi(t)中找出最符合信號趨勢的波形,對其兩端進行處理,端點處理后得到的信號為ai(t)'和fi(t)';求取ai(t)'和fi(t)'的均值,得到各諧波分量的幅值及頻率。本發明具有良好的噪聲魯棒性,能夠自適應選取最優分解層數,還能有效抑制瞬時幅值和頻率的端點結果失真的問題,能夠準確檢測電網諧波信號。
技術領域
本發明涉及電網領域,尤其涉及一種提高諧波檢測精度的自適應VMD檢測方法、裝置及存儲介質。
背景技術
近年來,風能和光伏系統等可再生能源的發展,電力電子裝置的普遍使用、變壓器充電、電容器組和非線性負載的瞬時切換等以及環境因素變化都會導致電網諧波問題。諧波問題不僅會導致設備不穩定和故障,還容易造成用戶用電不安全,導致事故發生。因此為了保證供電的可靠性、安全性和高質量,對電網諧波信號的連續準確的監測顯得尤為重要。此外,近年來電網運行管理模式逐漸由傳統到智能化轉變,世界范圍內智能電網的全面啟動,這對電網諧波信號的準確檢測提出了更高的要求。
諧波信號的異常檢測與特征提取的方法常用的有:快速傅里葉變換、短時傅里葉變換、小波變換、經驗模態分解、S變換以及變分模態分解等。
快速傅立葉變換的檢測精度取決于窗函數的選擇,且因為信號的非整周期截斷和非同步采樣,容易導致檢測延遲和檢測信息丟失的問題。短時傅里葉變換頻率和時間分辨率不能隨信號的頻率變化而變化,會造成信號檢測誤差較大。小波變換方法檢測諧波信號取決于母小波、分解層數的選擇。盡管目前已有大量算法對上述問題進行了改進,但改進的小波變換(如小波包變換和離散小波包變換)的仍存在不同程度的頻譜泄漏問題。經驗模態分解分解信號得到的各本征模態分量容易出現模態混疊現象和端點效應?;赟變換的檢測算法得到的幅值頻譜結果需對其進行系數修正,且算法計算量大。
變分模態分解(VMD)是一種用于自適應和準正交信號分解的非遞歸分解技術,能夠將多分量信號分解為K個本征模態函數(IMF)。其中分解尺度K的取值會直接影響信號的檢測效果,K取值較小會使模態函數的帶寬較大,導致擾動信息提取不完全。相反,K取值較大模態函數帶寬小使模態分量的中心頻率重疊,產生虛假分量。目前關于VMD算法與電網諧波檢測結合的相關研究較少,且大多數研究均采用人為預設分解層數K的值以及對Hilbert變換得到的瞬時幅值和頻率未做任何處理,存在主觀性較強,缺乏科學依據、參數檢測精度較低等缺點。
發明內容
本發明的目的在于提供一種提高諧波檢測精度的自適應VMD檢測方法、裝置及存儲介質,旨在用于提高電網諧波信號的檢測精度。
本發明是這樣實現的:
第一方面,本發明提供一種提高諧波檢測精度的自適應VMD檢測方法,包括以下步驟:
對諧波信號P(t)進行歸一化處理;
將信號P(t)進行k層變分模態分解,k=2,3…n+1,求取最優分解層數Kbest;
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