电网技术

2018, v.42;No.421(12) 4129-4137

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采用改进CPSO动态搜索时频原子的电能质量扰动信号去噪方法
A Time-Frequency Atoms Dynamic Search Method for Power Quality Disturbance Signal De-Noising Based on Improved Chaotic Particle Swarm Optimization

王文飞;周雒维;李绍令;卢伟国;

摘要(Abstract):

针对电能质量扰动信号噪声抑制中的难点问题,即有效滤除噪声的同时又能较好地保留信号奇异点信息,提出一种采用改进混沌粒子群(ICPSO)动态搜索时频原子的电能质量扰动信号去噪方法。首先,构建了与电能质量扰动信号时频特征相匹配的过完备原子库,采用正交匹配追踪(OMP)算法求解信号稀疏模型,同时采用ICPSO算法对时频原子匹配过程做进一步优化。然后,以残差比阈值确定迭代终止次数,利用最佳匹配原子和稀疏系数重构原始信号,实现信号去噪的目的。运用文中介绍方法对6种典型的电能质量扰动信号进行去噪处理,并与形态学滤波和小波阈值去噪2种方法进行对比。仿真结果表明,文中方法在有效去除噪声的同时,能完整地保留突变点信息,去噪结果准确性高。

关键词(KeyWords): 电能质量;稀疏分解;改进混沌粒子群;压缩感知;降噪

Abstract:

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基金项目(Foundation):

作者(Author): 王文飞;周雒维;李绍令;卢伟国;

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