一种抽水蓄能机组振摆信号中高频随机噪声精准滤除方法技术

本发明专利技术涉及电力系统水力发电机组领域，公开了一种抽水蓄能机组振摆信号中高频随机噪声精准滤除方法，包含如下步骤：1）构建机组振摆监测信号的Hankel矩阵，奇异值分解后获取包含奇异值序列的对角矩阵；2）基于Hankel矩阵构建原理，依次反演关联于单一奇异值的信号分量；3）分别计算各信号分量与原始振摆监测信号的自相关函数，逐一求取两者之间的相关系数；4）依据预设相关系数筛选阈值，滤除高频随机噪声序列分量，经重构获取有效振摆监测信号成分。本发明专利技术可满足抽水蓄能机组在强背景噪声环境运行下进行振摆监测信号精准降噪，获取较为纯净的振摆信号，为实施机组状态分析与评估、提升机组安全稳定运行性能提供可靠的数据基础。础。础。

【技术实现步骤摘要】
一种抽水蓄能机组振摆信号中高频随机噪声精准滤除方法


[0001]本专利技术涉及电力系统水力发电机组领域，特别涉及一种抽水蓄能机组振摆信号中高频随机噪声精准滤除方法。

技术介绍

[0002]伴随着经济和社会的快速发展，电力负荷迅速增长，峰谷差不断加大，电网对稳定性提出了更高的要求，调峰能力不足将成为制约电力系统发展的关键问题。抽水蓄能电站作为世界公认的运行灵活可靠的调峰电源，以其调峰填谷的独特运行特性，发挥着调节负荷、促进电力系统节能和维护电网安全稳定运行的功能，逐步成为电力系统有效的、不可或缺的调节手段。受抽水蓄能机组运行环境、测量设备、局部冲击等多种因素影响，可用于机组状态分析与评估的振摆监测信号易被强烈的高频随机噪声淹没。为有效监测机组运行状态，保障机组的安全稳定运行，研究可行有效的抽水蓄能机组振摆信号高频随机噪声精准滤除方法已成为当前提升抽水蓄能机组状态分析性能中的一项重要工作。
[0003]现有信号降噪方法主要基于盲信号分离、小波变换、经验模态分解等算法理论，其在实际应用中易受到源数量、小波类型及阈值选择、模态混叠等因素限制；同时，针对振摆信号中蕴含的高频随机噪声成分，上述降噪算法在噪声滤除方面做了适当尝试，但普遍存在去噪性能不足的问题。目前，对于抽水蓄能机组振摆信号中高频随机噪声的精准滤除问题，尚未深入系统地开展相关研究，缺乏科学有效的抽水蓄能机组振摆信号高频随机噪声精准滤除理论体系，不能满足对机组运行状态进行准确分析评估的功能需求。

技术实现思路

[0004]专利技术目的：针对现有技术中存在的问题，本专利技术提供了一种抽水蓄能机组振摆信号中高频随机噪声精准滤除方法，将高频随机噪声自适应精准滤除的思想引入抽水蓄能机组振摆信号降噪的领域之中，综合考虑了随机噪声特性对监测信号的影响机理，克服了降噪过程过度依赖于人工经验与先验知识的局限。
[0005]技术方案：本专利技术提供了一种抽水蓄能机组振摆信号中高频随机噪声精准滤除方法，包括如下步骤：
[0006]步骤1：构建抽水蓄能机组原始振摆监测信号的Hankel矩阵，并对其进行奇异值分解，获取包含奇异值序列的对角矩阵；
[0007]步骤2：基于Hankel矩阵构建原理，依次反演得到关联于单一奇异值的各信号分量；
[0008]步骤3：分别计算所述步骤2中各信号分量与所述原始振摆监测信号的自相关函数，并逐一求取所述各信号分量与所述原始振摆监测信号的相关系数；
[0009]步骤4：依据预设相关系数筛选阈值，滤除高频随机噪声序列分量，更新奇异值序列，经重构获取有效振摆监测信号成分。
[0010]进一步地，所述步骤1包括如下子步骤：
[0011]1‑
1：基于抽水蓄能机组在线监测与生产实时系统，获取机组振摆监测信号序列X
S
；
[0012]1‑
2：根据相空间重构原理，构建与机组振摆监测信号X
S
相对应的Hankel矩阵H
S
；
[0013]1‑
3：对所构建的Hankel矩阵H
S
进行奇异值分解，获取包含奇异值序列的对角矩阵Λ＝diag(λ1,λ2,
…
,λ
r
)，其中，r表示矩阵H
S
的秩。
[0014]进一步地，所述步骤2包括如下子步骤：
[0015]2‑
1：依次取对角矩阵Λ中的奇异值λ
i
，令λ
j
＝0，j≠i，构造仅包含单奇异值的对角矩阵Λ
i
′
＝diag(0,
…
,λ
i
,
…
,0)；
[0016]2‑
2：根据所构造的对角矩阵Λ
i
′
，计算与之对应的Hankel矩阵H
Si
′
：
[0017]H
Si
′
＝PΛ
i
′
Q
[0018]其中，P、Q表示Hankel矩阵H
S
经奇异值分解后得到的正交矩阵；
[0019]2‑
3：基于Hankel矩阵构建原理，通过矩阵反演得到关联于单奇异值λ
i
的信号分量X
Si
(i＝1,2,
…
,r)。
[0020]进一步地，所述步骤3包括如下子步骤：
[0021]3‑
1：分别计算各关联于单奇异值λ
i
的信号分量X
Si
(i＝1,2,
…
,r)与原始振摆监测信号X
S
的自相关函数其计算公式为：
[0022][0023]其中，M表示信号序列长度，τ为时延系数，k＝1，2，3，
···
，M
‑
1；
[0024]3‑
2：逐一求取上述各信号分量X
Si
与原始振摆监测信号X
S
的相关系数δ
i
：
[0025][0026]进一步地，所述步骤4包括如下子步骤：
[0027]4‑
1：预先设定机组振摆信号高频随机噪声相关系数筛选阈值α；
[0028]4‑
2：若δ
i
≥α，则保留与此分量相对应的奇异值；否则，将与此分量相对应的奇异值置0，表征滤除高频随机噪声序列分量；
[0029]4‑
3：基于更新所得奇异值序列，经重构获取有效振摆监测信号成分X
S
′
。
[0030]有益效果：
[0031]1、本专利技术首次将高频随机噪声自适应精准滤除的思想引入抽水蓄能机组振摆信号降噪的领域之中，综合考虑了随机噪声特性对监测信号的影响机理，克服了降噪过程过度依赖于人工经验与先验知识的局限，填补了机组振摆信号高频随机噪声精准滤除尚无科学理论依据与技术指导的空白，有效提升机组纯净振摆监测信号提取的精度，提高机组状态分析与评估的可靠性，确保电站安全、可靠、高效运行。
[0032]2、本专利技术首次考虑采用奇异值分解方法完成对抽水蓄能机组原始振摆监测信号序列的分解，并基于单一信号分量反演与相关分析理论实现对高频随机噪声序列分量的筛选与滤除，充分捕获机组运行状态演变的内在规律，显著提高了机组振摆信号中高频随机
噪声的滤除精度，攻克了实施机组状态评估存在噪声干扰的技术难题，有效提升机组状态变化的可评估水平，为抽水蓄能机组实施智能状态维护提供可靠的理论指导与技术支持。
附图说明
[0033]图1为本专利技术抽水蓄能机组振摆信号中高频随机噪声精准滤除方法的流程图；
[0034]图2为本专利技术实施例中的抽水蓄能机组纯净振动信号序列变化曲线；
[0035]图3为本专利技术实施例中的抽水蓄能机组振动信号中高频随机噪声序列变化曲线；
[0036]图4为本专利技术实施例中的本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种抽水蓄能机组振摆信号中高频随机噪声精准滤除方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：构建抽水蓄能机组原始振摆监测信号的Hankel矩阵，并对其进行奇异值分解，获取包含奇异值序列的对角矩阵；步骤2：基于Hankel矩阵构建原理，依次反演得到关联于单一奇异值的各信号分量；步骤3：分别计算所述步骤2中各信号分量与所述原始振摆监测信号的自相关函数，并逐一求取所述各信号分量与所述原始振摆监测信号的相关系数；步骤4：依据预设相关系数筛选阈值，滤除高频随机噪声序列分量，更新奇异值序列，经重构获取有效振摆监测信号成分。2.根据权利要求1所述的抽水蓄能机组振摆信号中高频随机噪声精准滤除方法，其特征在于，所述步骤1包括如下子步骤：1
‑
1：基于抽水蓄能机组在线监测与生产实时系统，获取机组振摆监测信号序列X
S
；1
‑
2：根据相空间重构原理，构建与机组振摆监测信号X
S
相对应的Hankel矩阵H
S
；1
‑
3：对所构建的Hankel矩阵H
S
进行奇异值分解，获取包含奇异值序列的对角矩阵Λ＝diag(λ1,λ2,
…
,λ
r
)，其中，r表示矩阵H
S
的秩。3.根据权利要求2所述的抽水蓄能机组振摆信号中高频随机噪声精准滤除方法，其特征在于，所述步骤2包括如下子步骤：2
‑
1：依次取对角矩阵Λ中的奇异值λ
i
，令λ
j
＝0，j≠i，构造仅包含单奇异值的对角矩阵Λ
′
i
＝diag(0,
…
,λ
i
,
…
,0)；2
‑
2：根据所构造的对角矩阵Λ
′
i<...

【专利技术属性】
技术研发人员：姜伟，薛小明，张楠，叶玮，高荣，王馨梓，孙娜，
申请(专利权)人：淮阴工学院，
类型：发明
国别省市：