基于分频带最优阈值函数的电力信号去噪

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1、第29卷第2期计算机仿真2012年2月文章编号：1006—9348(2012)02—0310—04基于分频带最优阈值函数的电力信号去噪张双庆，赵不贿，郁光珍(江苏大学电气信息工程学院，江苏镇江212013)摘要：研究电力信号在传输过程中受到噪声污染问题。由于电网负荷较大，系统的运行随机性强，系统非线性引起电力信号噪声严重。针对小波阈值去噪算法存在较大的缺陷，传统改进算法全局阈值去噪的局限性，提出了一种适合电力信号去噪的分频带(分层)最优阈值函数去噪方法。新方法根据电力信号与噪声各频带能量分布特性得到各频带最优阈值，并对含噪电力信号逐层分频带最优阈值函数去噪处理。明显地降低了波形畸变率。仿真与

2、实验结果表明，分频带最优阈值函数去噪方法明显提高了电力信号的去噪效果，提高了电力信号的检测精确度。关键词：小波阈值去噪；新阈值函数；分频带阈值计算；分频带去噪中图分类号：TP301．6文献标识码：BPowerSignalDenoisingBasedonSub——BandOptimalThresholdFunctionZHANGShuang—qing，ZHAOBu—hui，YUGuang—zhen(SchoolofElectricalandInformationEngineering，JiangsuUniversity，ZhenjiangJiangsu212013，China)ABSTRACT

3、：Researchtheproblemsofpowersignalpollutedintheprocessesofacquisition，transmission，andde-noising．Thefrequentlyusedtraditionalwaveletthresholdingdenoisingalgorithmispoorindenoising．Thispaperpro—posedamethodofsub—band(hierarchical)optimaldenoisingthresholdfunctionforpowersignaldenoising．Thenewmethodob

4、tainedtheoptimalthresholdofeachfrequencybandunderthebandenergycharacteristicsofpowersig-nalandnoise，denoisedthenoisypowersignalwithsub—bandoptimalthresholdfunction．andreducedthewaveformdistortionsignificantly．Simulationandexperimentalresultsshowthatthemethodcanimprovethepowersignalde—noisingsignifi

5、cantlyandtheaccuracyofthepowersignaldetection．KEYWORDS：Waveletdenoisingthreshold；Newthresholdfunction；Sub—bandthresholdcalculation；Sub—banddenoising1引言随着电力行业的发展，尤其是“十二五”规划中提出的重点发展智能电网的需要，对电力信号的测量精度提出了更高要求。在实际电力信号检测应用中，电力信号会受到噪声污染，影响了信号的精确测量，所以如何更好地去除噪声显得尤为重要。小波阈值去噪算法¨‘41以其简单有效的特点，在电力信号去噪中得到广泛应用，许多学

6、者对传统算法作了改进研究¨。1⋯，上述改进算法所采用的阈值多属于全局性阈值，采用统一的阈值函数进行去噪，对于扰动较多的非平稳电力信号，则难以有效地顾及各个频带分量的有效去噪。本文分析了电力信号与噪声的不同特性，提出了分频带收稿日期：2011—03—17修回日期：2011—04—22—310一(分层)最优阈值函数去噪方法。该算法首先分析信号各频带能量的分布，确定信号在各频带的分量，尤其是根据能量的变化，锁定尖峰或突变信号的分布区域，进而算出相应频带的最优阈值，再通过分频带最优阈值函数去噪处理。该方法去噪针对性强、效果好。对含噪电力信号仿真证明，该方法有效地抑制了噪声，更好的保留了有用信号的细节

7、分量，其去噪效果明显优于传统的方法，该方法适合各种电力信号的去噪处理。2电力信号特性与分析电力信号主要包括整数倍基波的正弦信号、故障行波、电弧故障信号等。非线性设备运行产生会电力谐渡信号和噪声，这类谐波信号具有非线性、随机性、分布性、非平稳性等特征⋯1，会导致电压信号畸变，降低电动机的功率因数，还会通过电磁耦合干扰计算机等弱电设备的传输信号，严重的谐波干扰还会造成停电事故，给生产生活带来不便。谐波中夹杂的噪声