小波算法消除突然三相短路试验数据的噪声

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关键词：然三相短路；试验数据；小波算法突中图分类号：Ｔ９１５Ｍ２．１文献标志码：Ａ文章编号：１０ —２８（０１０一１８００７６３２１）２Ｏ１— ４
ＤｅｏｓｎｆｓｔｆＳｕｄｎＴｈｅ — ｈｓｎｉｉｇｏＴｅｔＤａａｏｄｅｒｅｐａｅＳｈｒＢｓｄｏａｅｅｇｒｈｏｔａｅｎＷｖｌｔＡｌｏｉｍｔ
小波算法消除突然三相短路试验数据的噪声
徐明义
（哈尔滨理工大学电气与电子工程学院，黑龙江哈尔滨１０８）５００
摘要：为了消除动态试验数据中的噪声和奇异点对参数辨识精确度的影响，本文提出了基于小波分解在不同尺度噪声信号系数间不相关特性的小波区域相关性消噪方法．用该方法对采集应
ＸＵ胧一），
（ｈｏｏｌｃｃｌｎｌｃｒｎｃｎｉｅｒｇａｂｎＵｉｅｓｙｏｃｅｃｎｅｈｏｇ，ａｂｎ１０８，ｈｎ）ｃＳｏｌｆｅｔａｄＥｅｔｉｓＥｇｎｅｎ，ＨｒｉｎｖｒｔｆｉｅａｄＴｃｎｌｙＨｒｉ５００ＣｉａＥｒａｉｏｉｉＳｎｏ
ＡｂｔａｔＩｒｅｌｎｔｏｓｎｉｇｌｒｉｓｆｍａｓｎｅｔａａｈｓｐｐｒｅｌｙｐｔｌｃｒｓｒｃ：ｎｏｄｒｔｅｉａｅｎｉａｄｓｕａｉｅｏｔｎｉｔｓｄｔ，ｔｉａｅｍｐｏｓｓａｉｏ－ｏｍｉｅｎｔｒｒｅｔａｒｌｔｎｏａｅｅｏｆｃｅｔｔｅｖｏｓｙｆａｕｅ，ｉｈｃｏｓ－ｅｏｏｅｏｆｃｅｔｕｉｇｗｖｌｔｅａｉｆｗｖｌｔｃｅｉｎｓｏｒｍｏｅｎｉｅｂｅｔｒｓｎｗｉｈｎｉｅｄｃｍｐｓｄｃｅｉｎｓｓｎａｅｅｏｉｉｔｎｆｒａｅｎｔｏｒｌｔｅａｉｅｅｔｆｅｔｓａｅ，ａｄｕｅｅｃａａｔｒｔｆｔｅｃｅｃｅｔｒｕｈｄｃｍ－ｒｓｏｍｒｏｒｅａｉｔｄｆｒｎｎｓｃｌｓｎｓｓｔｈｒｃｅｓｉｏｏｆｉｎｓｔｏｇｅｏａｃｖｉｈｉｃｈｉｈｐｓｎｉｇｌｒｔｓｔｌｎｔｈｓｉｇｌｒｉｓｈｔｉｄｎｉｎｄｄＩｔｇｓｇｌｒｔｓｉｎｔｐｕｉｇｏｉｇｓｎａｉｅｏｅｉａｅｔｅｅｓｎｕａｉｅ，ｔａｓｅｏｓｇａｅｅｉｉｕａｉｎｏｅｓｓｎｕｉｍｉｔｉｎｎｎｉｅｅｗａｅｅｌｏｔｍ．Ｔｅｐａｔｒｆ５ｖｌｔａｇｒｉｈｈａｍｅｅｓｏ６０ＭＷｕｂ — ｅｅａｏｅｉｅｔｅｃｕａｅｙｂＭｌｏｔｍａｅｎｒａｔｒｏｇｎｒｔｒａｄｎｉｄａｃｒｔｌｙＬａｇｒｈｂｓｄｏｒｉｆｉｉｒｖｄｍｏｅｓｍｐｏｅｄｌ．Ｋｅｒｓ：ａｄｎｔｒｅｐａｅｓｏｔｅｔｄｔｙｗｏｄｓｄｅｈｅ — ｈｈｒ；ｔｓａａ；ｗｖｌｔｌｏｔｍｓａｅｅｇｒｈａｉ
准确定位数据的突变，因此利用小波分解可以同时实现试验数据的滤波和奇异点剔除功能．且小波而算法运算效率高于Ｆｕｅ分析的ＦＴ算法．ｏｒｒｉＦ
数据中含有测量噪声和奇异点．以在进行参数辨所识前，需要研究奇异点的剔除和数据消噪算理工大学学报
ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＨＡＲＢＮＩＵＮＩＥＲＳＶｎＹＣＩＮＣＯＦＳＥＥＡＮＤＥＣＴＨＮＯＬＯＧＹ
Ｖ０．６Ｎ．１１ｏ２Ａｐ．２１ｒ０１
２１年４月０１
的发电机动态试验数据实施小波消噪，同时根据奇异点在小波分解时表现出的特性剔除试验数据
中的奇异点，即试验数据的消噪和奇异点的剔除一步完成．并基于改进模型，用Ｌ算法高精确应Ｍ
度辨识了一台６０ＭＷ发电机参数．５
它虽然不能像Ｆｕｉｒ析那样精确分析数据中的ｏｒ分ｅ
０引言
由于采用数字化的数据采集设备和汽轮发电机试验时较强的电磁干扰，所采集的发电机动态试验
频率成分，但它可以对数据同时进行时一频域分析，
常规算法剔除奇异点时，于噪声的影响对隐含奇由异点易产生遗漏．波理论的工程实用化为分析试小验数据的组成和滤波提供强有力的理论支持 ¨ Ｊ，