【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及宽频振荡，特别是一种基于小波降噪和改进vmd-prony算法的宽频信号参数辨识方法。
技术介绍
1、随着“高比例可再生能源”和“高比例电力电子设备”的快速发展和大量接入，电力系统呈现出“双高”特征，即高比例可再生能源和高比例电力电子设备。这种特征导致电力系统动态特性和运行方式发生显著变化，引发了一系列新型宽频振荡失稳现象。与传统的电力系统振荡不同，宽频振荡频率分布在几赫兹至几千赫兹，且伴随严重的噪声干扰，对电力系统的安全稳定运行构成严重威胁。
2、准确辨识宽频信号的参数信息是进行电网宽频振荡分析的基础，但辨识过程面临着噪声干扰和精度不足的挑战。现有的降噪方法如自适应滤波器、线性滤波器等存在计算复杂度高或滤波效果不佳等问题；而压缩感知等方法则需预先知道信号的稀疏性，且重建算法复杂。此外，现有的宽频信号参数辨识方法如傅里叶变换、现代谱估计方法和模态分解方法也存在各自的局限性，难以兼顾降噪效果和参数辨识精度。因此，如何有效地对宽频振荡信号进行有效降噪和准确辨识成为亟待解决的问题。
技术实现
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1.一种基于小波降噪和改进VMD-Prony算法的宽频信号参数辨识方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利1要求所述的一种基于软阈值小波降噪法对宽频信号进行降噪预处理方法，其特征在于：所述步骤一具体为：
3.根据权利要求3所述利用参数优化的VMD算法对降噪后的信号进行分解方法，其特征在于：所述步骤1.3中皮尔逊相关系数r和信噪比SNR涉及的计算公式如下：
4.根据权利要求1所述利用参数优化的VMD算法对降噪后的信号进行分解方法，其特征在于：所述步骤二具体为：
5.根据权利4要求所述的一种利用Prony算法对各模态分...
【技术特征摘要】
1.一种基于小波降噪和改进vmd-prony算法的宽频信号参数辨识方法，其特征在于：包括如下步骤：
2.根据权利1要求所述的一种基于软阈值小波降噪法对宽频信号进行降噪预处理方法，其特征在于：所述步骤一具体为：
3.根据权利要求3所述利用参数优化的vmd算法对降噪后的信号进行分解方法，其特征在于：所述步骤1.3中皮尔逊相关系数r和信噪比snr涉及的计算公式如下：
4.根据权利要求1所述利用参数优化的vmd算法对降噪后的信号进行分解方法，其特征在于：所述步骤二具体为：
5.根据权利4要求所述的一种利用prony算法对各模态分别进行参数估计，其特征在于：所述步骤2.2中，计算宽频信号的熵的具体公式如下：
6.根据权利4要求所述的一种利用prony算法对各模...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐恒山，赵杰，李晨阳，钟怡宸，薛飞，马姣龙，陈雷，常晴松，
申请(专利权)人：三峡大学，
类型：发明
国别省市：
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