，检测效果较差且容易将高频有效分量滤除软阈值函数对谐波信号的降噪效果较差，降噪后的信号容易丢失特征信息，影响去噪效果硬阈值函数降噪总体降噪效果优于软阈值以及样点为采样点总数步骤选取小波基，设臵分解层数为，计算各层小波系数的噪声方差，再采用改进小波阈值函数对小波系数，进行阈值处理，得到阈值处理后的小波系数，步骤利用得到的新小波系数，重构信号，得到去噪后电能质量扰动信号，将扰动信号傅里叶变换，确定预设尺度，利用将分解成个模态公式步骤将分解得到的每个进行变换，得到公式式中为第个的变换为时间由此可以构造解析信号公式式中公式公式为信号的瞬时幅值函数为相位函数由相位函数进步算出每个的瞬时频率为公式步骤根据瞬时幅值函数构造矩阵，可，对应于不同的小波阈值去噪方法，相应地形成硬软阈值降噪方法硬阈值函数的表达式为公式软阈值函数的表达式为公式阈值估计的计算式为公式公式硬阈值和软阈值去噪方法虽得到广泛应用，但其本身有许多缺点，硬阈值函数得到的信号信噪比较高，但易产生信号局部振荡现象而软阈值函数虽得到的信号较平滑，但信号信噪比较低，且得到的估计小波系数值与原小波系数存在固定偏差改进小波阈值函数和的扰动检测由于传统的硬软阈值函数对实际电网信号降噪处理过程的缺陷，本文提出改进小波阈值函数，该函数综合软硬阈值函数的优点，既具有连续性，又能很好地保留高频信息其表达式为公式式中为调节因子，可取任意正常数当∞时，改进小波阈值函数的极限电能质量基于改进小波阈值函数和变分模态分解的扰动检测研究工程数学论文傅里叶等距变换将式转换至频域，可得公式同理模态更新的推导过程，在傅里叶域中优化中心频率，求得中心频率的优化式为公式式中的维纳滤波为模态功率谱的中心频率对进行傅里叶逆变换可得到各个模态的时域形式个参数需预先定义，预设尺度拉格朗日乘子更新参数和惩罚因子对检测信号傅里叶谱分析可确定的大小主要影响分解后各模态带宽以及收敛速度，且越大，各分量的带宽越小，反之则各分量带宽越大取值过大或过小，计算耗时都会增加因此本文综合考虑运行时间和各模态带宽两个因素，惩罚因子取，越小，抗噪性越强，反之，则抗噪性能越弱，般来说，取或较小值的分解效果较好小波阈值去噪电力系统中变换提取信号振幅频率等特征信息，并通过奇异值分解实现扰动发生起止点的精准检测，最后通过仿真实验与实测数据验证本文提出算法的有效性和准确性变分模态分解和小波阈值去噪变分模态分解是种非递归自适应技术，与传统的递归分解方法经验模态分解相比，具有更强的抗模态混叠能力和抗噪能力，其实质是将输入信号分解成系列有限带宽的模态，每个模态围绕个中心频率脉动，分解过程中的中心频率的值将被确定，根据调制标准对模态进行重新定义模态的表达式为公式式中为调制解调信号为相位，是非递减函数为包络函数包络函数和瞬时频率的变化速度比的变换速度缓慢为估计各个模态的带宽，对每灵活性，检测电压暂降和短时中断时效果不理想原子分解具有优秀信号分解和重构能力，但暂态扰动检测计算量大运算时间长经验模态分解不需选取基函数，具有完全自适应性，适合于处理突变信号集合经验模态分解在检测分析电能质量扰动信号时有较强的自适应性，但和得到的固有模态函数易出现模态混叠和端点效应，不利于扰动特征的准确提取变分模态分解算法是由等提出的种利用变分思想进行信号分解的时频分析方法，通过变分框架准确求出非平稳信号的各本征模态函数，不仅具有抗模态混叠能力和噪声鲁棒性，还可有效提高分解效率文献分别研究变分模态分解在稳态电能质量扰动暂态电能质量扰动中算法摘要针对强噪声环境下扰动特征提取困难的问题，提出种基于改进小波阈值函数和变分模态分解的电能质量扰动检测算法采用改进小波阈值函数滤除电能质量扰动信号的噪声，通过傅里叶变换确定预设尺度，再基于变分模态分解准确地求出电能质量扰动信号的各个本征模态函数，结合变换和奇异值分解分别求解每个本征模态函数的振幅频率起止时间等特征量，并据此搭建和结合的电能质量扰动检测平台分别采用单扰动复合扰动和电网实际扰动数据验证本文算法的准确性与有效性，相比现有经验模态分解和集合经验模态分解，本文提出算法不仅具有抗模态混叠和虚假分量的能力，且在强噪声环境下仍具有较高的准确性和鲁棒性关键词变分模态分解控制，江亚群，何怡刚基于图像边缘检测方法的暂态电力扰动检测湖南大学学报自然科学版，杨晓梅，罗月婉，肖先勇，等基于自适应阈值和奇异值分解的电能质量扰动检测新方法电网技术，宋海军，黄传金，刘宏超，等基于改进的电能质量扰动检测新方法中国电机工程学报，王燕，李群湛，周福林，等种暂态电能质量扰动检测的新方法中国电机工程学报，王宁，李林川，贾清泉，等应用原子分解的电能质量扰动信号分类方法中国电机工程学报，张杨，刘志刚在电能质量扰动检测中的应用电力自动化设备，陈陈，李晓明，杨玲君，等变分模态分解在电力系统谐波检测中的应用电力系统保护与控制，黄传金，周铜基于变分模态分解的电能质量扰动检测新结果致图相原始电压信号图电网实际扰动下改进小波阈值降噪信号及其傅里叶频谱图图电网实际扰动信号的幅频分析结果图为实测信号的检测结果，扰动起始时刻为，结束时刻为和图可知，实测信号的扰动类型为电压暂降综上所述，本文提出的算法对实际电网中非平稳信号具有很好的分析能力，能准确提取出扰动信息的时频特征，且可有效检测扰动的发生和恢复时刻图电网实际扰动信号的定位检测结果电能质量扰动检测平台为模拟实际电网信号采集检测分析的过程，基于函数发生器机箱控制器数据采集卡示波器以及上位机平台，开发了电能质量扰动检测平台其中，控制器分量，既没有因过分解产生的虚假分量也没有出现模态混叠现象，其检测效果同样优于和算法图分解得到的本征模态分量图复合扰动下和幅频对比结果图是暂降谐波信号定位检测结果图由图可知，暂降发生的时刻为，终止时刻为算法在复合扰动信号中的抗模态混叠能力和检测能力，本文还对暂降振荡复合信号进行检测，表为暂降谐波信号和暂降振荡信号的检测结果其中，信号为暂降谐波信号，为暂降振荡信号图暂降谐波信号定位检测结果表不同类型复合扰动信号的检测对比结果由表可知，在扰动检测方面，本文所提算法的检测结果与预设参数几乎无异在扰动检测方面，由于暂降振荡信号中振荡信号的幅值呈指数递减，在降噪性较弱由于和的模态混叠作用，导致两者在暂态振荡信号检测中检测失效由表可知，本文算法的检测效果优于和对幅值和频率的检测精度要高于其他两类检测算法对于脉冲信号，由于去噪算法会平滑掉些幅值信息，所以以及算法在扰动幅值检测上会有定的误差和在暂态振荡信号中已无法提取出电能质量扰动信息，但算法在振荡信号中仍然适用结合表和表可得，本文所提算法在单扰动信号中的检测效果优于和，且检测准确度更高抗噪能力更好表不同类型扰动信号的幅值和频率检测对比结果复合扰动信号分析复合扰动信号暂降谐波信号的数学模型为公式式中电能质量基于改进小波阈值函数和变分模态分解的扰动检测研究工程数学论文方法电力自动化设备，范小龙，谢维成，蒋文波，等种平稳小波变换改进阈值函数的电能质量扰动信号去噪方法电工技术学报，李涛，何怡刚，张宇，等基于提升小波的电能质量高效定位算法仪器仪表学报，张全明，刘会金，兰泉妮，等基于小波混合阈值方法的电能质量信号去噪电力自动化设备，徐永海，赵燕基于短时傅立叶变换的电能质量扰动识别与采用奇异值分解的扰动时间定位电网技术，徐长宝，古庭赟，高云鹏，吴聪，龙秋风，周金基于改进小波阈值函数和变分模态分解的电能质量扰动检测湖南大学学报自然科学版，基金国家自然科学基金资助项目贵州电网科技项目电能质量基于改进小波阈值函数和变分模态分解的扰动检测研究工程数学论文结论针对现有的电能质量检测算法抗噪性弱和检测精度不高的问题，本文提出了基于改进小波阈值函数和变分模态分解的电能质量扰动检测算法，将本文算法分别采用改进小波阈值与其他阈值函数对比单扰动复合扰动仿真实验和实测信号的检测实验，结果表明，本文提出算法能准确提取信号的扰动起止时刻幅值和频率等特征信息，且提取的特征值具有较高的精度同时，对比和的检测效果，证明了本文算法在抗模态混叠抗虚假分量和噪声鲁棒性方面的优势最终通过搭建基于和的电能质量扰动检测平台进步验证本文提出算法在强噪声环境下检测的准确性和有效性参考文献刘志刚，张巧革，张杨电能质量复合扰动分类的研究进展电力系统保护与的频率，因此分解个数的取值为图单扰动下改进小波阈值降噪信号及其傅里叶频谱图图分别为采用和得到的瞬时幅值和瞬时频率图通过对比可知，相比和得到的幅值频率信息更准确，波动范围小，曲线更为平缓，能准确得到基波幅值为，频率为，暂降深度为和受噪声影响导致扰动信息提取不准确，提取出的瞬时频率模态混叠现象严重，而提取的幅值频率曲线波动大，检测误差较大因此，在强噪声环境下，和易受噪声的影响，在提取扰动特征信息时算法容易失效，而不但抗噪性能比和好，且检测准确度更高图单扰动下和幅频对比结果图为采频为，具有多个接口，可外接鼠标键盘显示器等设备，具有强大的运算能力数据采集卡具有位的分辨率单通道以及多通道采样率，最大为，输入电压为为基于和架构的电能质量扰动检测实验平台图基于和架构的电能质量扰动检测平台由图可知，实际电网信号由函数信号发生器动态产生，通过示波器观察显示实测的电压波形，信号经高速数据采集卡电压模拟量输入通道实现数据采集，通过进行通道数目采样速率和输入范围等参数设臵将数据实时传输至上位机，由上位机软件编程实现采集数据的实