【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种用于火电机组调节系统模型参数辨识的数据去噪方法，属于数据去噪。
技术介绍
1、随着电力系统规模的不断扩大，火电机组调节系统的动态特性和性能对电网的稳定性和可靠性要求也越来越高；因此，对调节系统模型进行参数辨识成为了提高电网运行效率和安全性的重要手段；在进行模型参数辨识时，获取数据的方法主要有两种，一种是通过试验来获取数据，因其实验环境可控以及数据处理方便，该方法较为常见。另一种是从数据库里获得系统正常运行的数据，运行数据较试验数据来说，具有以下优点：①实际运行数据更真实：火电机组运行数据是在实际运行环境中获取的，可以更好地反映实际工况下的系统特性和性能；②数据量大：火电机组运行数据通常具有大量样本，可以提供更多的数据用于模型参数辨识，有助于提高模型的准确性和鲁棒性；③节省成本：使用现有的运行数据进行参数辨识可以节省试验数据获取的成本和时间成本。但同时，火电机组运行数据相对于试验数据来说，更容易受到实际运行环境的影响，被噪声、干扰等因素的影响更大，数据质量相对不稳定，需要进行更加有效的数据去噪。
2、小波阈值...
【技术保护点】
1.一种用于火电机组调节系统模型参数辨识的数据去噪方法，其特征在于，采用如下步骤：步骤一、设定小波基函数和分解层数，根据设定的小波基函数和分解层数的组合对原始数据进行小波分解重构，获取分解重构数据，计算分解重构数据的均方根误差和平滑度；步骤二、构建均方根误差-平滑度评价指标，根据均方根误差-平滑度评价指标的最小值确定最优分解层数；步骤三、根据预设的小波基函数和步骤二确定的最优分解层数的组合，对原始数据进行小波分解处理，获取小波系数，计算小波系数的能量和能量熵；步骤四、构建能量-能量熵比评价指标，根据能量-能量熵比评价指标最大值确定最优小波基函数；步骤五、根据确定的最优...
【技术特征摘要】
1.一种用于火电机组调节系统模型参数辨识的数据去噪方法，其特征在于，采用如下步骤：步骤一、设定小波基函数和分解层数，根据设定的小波基函数和分解层数的组合对原始数据进行小波分解重构，获取分解重构数据，计算分解重构数据的均方根误差和平滑度；步骤二、构建均方根误差-平滑度评价指标，根据均方根误差-平滑度评价指标的最小值确定最优分解层数；步骤三、根据预设的小波基函数和步骤二确定的最优分解层数的组合，对原始数据进行小波分解处理，获取小波系数，计算小波系数的能量和能量熵；步骤四、构建能量-能量熵比评价指标，根据能量-能量熵比评价指标最大值确定最优小波基函数；步骤五、根据确定的最优分解层数和最优小波基函数，使用小波阈值去噪对原始数据进行去噪。
2.根据权利要求1所述的一种用于火电机组调节系统模型参数辨识的数据去噪方法，其特征在于，步骤一具体为：
3.根据权利要求2所述的一种用于火电机组调节系统模型参数辨识的数据去噪方法，其特征在于，均方根误差和平滑度计算公式具体为：
4.根...
【专利技术属性】
技术研发人员：王辉，郝晓光，金飞，张文彬，杨春来，李剑锋，包建东，
申请(专利权)人：国网河北能源技术服务有限公司，
类型：发明
国别省市：
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