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时间:2020-03-28
《基于稀疏表示的TQWT在低频振荡信号去噪中应用.pdf》由会员上传分享,免费在线阅读,更多相关内容在行业资料-天天文库。
1、第44卷第13期电力系统保护与控制Vl01.44N0.132016年7月1日PowerSystemProtectionandContro1Ju1.1,2016DOI:10.7667/PSPC151358基于稀疏表示的TQWT在低频振荡信号去噪中应用高倩,陈晓英,孙丽颖(辽宁工业大学电气工程学院,辽宁锦州l21001)摘要:为了改善低频振荡信号的去噪效果,为低频振荡信号的检测与分析提供准确可靠的数据,在分析可调Q小波变换和稀疏表示原理的基础上,给出了一种基于稀疏表示的可调Q小波变换去噪方法。该方法先利用可调Q小波变换对含噪的低频振荡信号进行稀疏分解,得到初始的小波系数。再利
2、用基追踪去噪算法对得到的小波系数进行优化处理。最后对优化的小波系数进行重构,获取干净无噪的低频振荡信号。通过仿真分析验证了该方法的去噪效果和可靠性优于目前广泛使用的小波软、硬闽值去噪法。关键词:可调p小波变换;稀疏表示;低频振荡信号;去噪LowfrequencyoscillatingsignalsdenoisingbasedOilTQWTviasparserepresentati0nGAOQian,CHENXiaoying,SUNLiying(CollegeofElectricEngineering,LiaoningUniversityofTechnology,Jinzh
3、ou121001,China)Abstract:Inordertoimprovethedenoisingefectoflowfrequencyoscillationsignalsandprovidetheaccurateandreliabledatafordetectionandanalysisoflowfrequencyoscillationsignals,thedenoisingmethodbasedontunableQ-factorwavelettransformviasparserepresentationisgivenontheanalysisoftunable
4、Q-factorwavelettransformandsparserepresentationtheories.Firstly,thetunableQ-factorwavelettransformisadoptedtoperformthesignalsparsedecompositionforthenoisylow~equencyoscillationsignals,andtheinitialwaveletcoeficientsareobtained;secondly,theBPdenoisingalgorithmisusedtooptimizetheobtainedwa
5、veletcoeficients;lastly,theoptimizedwaveletcoeficientsarereconstructed,thenthelowfrequencyoscillationsignalwithoutnoisyisobtained.Afterthecomputersimulation,theresultdemonstratesthatthismethodissuperiortothecurrentwidelyusedwaveletsoft—-thresholdandhard-·thresholdindenoisingefectandreliab
6、ility.Keywords:tunableQ-factorwavelettransform;sparserepresentation;lowfrequencyoscillationsignals;denoising稳定性具有重大意义。但实际信号中除了有用的低0引言频振荡信号外,还包含大量的噪声信号,而噪声的由于互联电力系统的飞速发展和电力市场的引存在往往破坏了对低频振荡信号的有效表征,为后入,致使电力系统的规模不断壮大,运行也趋于饱续信号检测和分析带来极大的负面影响。只有有效和,由此引发的低频振荡不仅威胁着电网的安全稳地滤除噪声信号,才能为低频振荡信号的分析提供定运行而
7、且还制约着电网传输能力的提高【11。低频准确可靠的信息,所以在检测和分析低频振荡信号振荡容易破坏电力系统的设备,引起联络线过流跳前对其进行去噪处理显得尤为重要。闸,轻则造成局部电网解列,重则将诱发连锁事故目前低频振荡信号采用的去噪方法主要有卡尔导致电网瓦解,甚至发生大面积停电,严重破坏了曼滤波去噪、低通滤波器去噪、模糊滤波去噪、经电力系统的稳定性与安全性。近年来,国内外发生验模态分解去噪和小波阈值去噪L2j。这些方法虽然了多次由低频振荡引发的电力故障,对人民的生活可以去除信号中的噪声,但各自都存在一定的弊端。和国民经济的发展造
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