[发明专利]一种抽水蓄能机组失稳故障信号降噪方法与装置

说明书

本发明实施例提供一种抽水蓄能机组失稳故障信号降噪方法与装置，所述方法包括以下步骤：采集抽水蓄能机组失稳故障的原始信号；将模态复合熵作为适应度函数，采用改进粒子群算法进行变分模态分解参数自适应寻优，确定VMD最优模态数K和二次惩罚因子α；根据所述最优模态数K和所述二次惩罚因子α，对所述原始信号进行VMD处理，得到K个本征模态分量{u_k}；利用相关系数筛选法识别本征模态分量的有效模态和含噪模态，对所述含噪模态进行去噪处理；将所述有效模态与去噪后的含噪模态进行重构，实现信号降噪。本发明提出的降噪算法效果好、自适应性和实时性强，具有重要的理论价值和广泛的工程应用前景。

技术领域

本发明涉及信号处理技术领域，具体涉及一种抽水蓄能机组失稳故障信号降噪方法。

背景技术

随着我国大电网的发展，对电网稳定性提出了更高的要求。抽水蓄能电站可有效解决电网风电和光伏出力消纳问题，有利于更好地开发新能源资源，并有效缓解弃水、弃风、弃光的问题。目前，抽水蓄能机组向高水头、大容量、高转速方向发展。而抽水蓄能机组区别于常规水轮机的重要特点是其工况更加复杂且转换频繁，各运行工况的切换过程中常伴随水力的大范围波动，易发生机组失稳故障，从而对引水管道、机组等设备的安全稳定运行产生严重威胁，甚至会影响到电网的稳定性。由于抽水蓄能机组运行工况复杂，噪声污染严重，采集的原始信号中包含了大量干扰噪声，不能准确地反映机组真实的运行状况。

由于实际应有领域的信号及噪声特点各不相同，在具体领域时，如何设定恰当的适应度函数、如何提高算法搜索能力以及避免陷入局部最优解，是急需解决的问题。

在实现本发明过程中，申请人发现现有技术中至少存在如下问题：如何有效地在抽水蓄能机组运行数据分析过程中进行降噪。

发明内容

本发明实施例解决的技术问题是如何有效地在抽水蓄能机组运行数据分析过程中进行降噪的问题。

为达上述目的，一方面，本发明实施例提供一种抽水蓄能机组失稳故障信号降噪方法，所述方法包括以下步骤：

采集抽水蓄能机组失稳故障的原始信号；

将模态复合熵作为适应度函数，采用改进粒子群算法进行变分模态分解参数自适应寻优，确定VMD最优模态数K和二次惩罚因子α；

根据所述最优模态数K和所述二次惩罚因子α，对所述原始信号进行VMD处理，得到K个本征模态分量{u_k}；

利用相关系数筛选法识别本征模态分量的有效模态和含噪模态，对所述含噪模态进行去噪处理；

将所述有效模态与去噪后的含噪模态进行重构，实现信号降噪。

另一方面，本发明实施例提供一种抽水蓄能机组失稳故障信号降噪装置，包括：

采集单元，用于采集抽水蓄能机组失稳故障的原始信号；

计算单元，用于将模态复合熵作为适应度函数，采用改进粒子群算法进行变分模态分解参数自适应寻优，确定VMD最优模态数K和二次惩罚因子α；

处理单元，用于根据所述最优模态数K和所述二次惩罚因子α，对所述原始信号进行VMD处理，得到K个本征模态分量{u_k}；

去噪单元，用于利用相关系数筛选法识别本征模态分量的有效模态和含噪模态，对所述含噪模态进行去噪处理；

重构单元，用于将所述有效模态与去噪后的含噪模态进行重构，实现信号降噪。