基于小波阈值和VMD-HHT的低频振荡分析

摘要

为解决低频振荡在电力系统中实测信号存在噪声干扰、信号处理过程中模态混叠及非线性问题,提出了基于小波无偏风险估计阈值消噪和变分模态分解-希尔伯特黄变化(VMD-HHT)的低频振荡分析的方法。首先,对于含噪的实测信号,采用小波无偏风险估计阈值进行消噪的预处理;其次,通过使用样本熵来确定VMD的二次惩罚因子、使用频谱图来确定分解层数,预处理后的信号经过VMD分解得到IMF(Intrinsic Mode Function)分量;最后,对得到的IMF分量进行希尔伯特黄变换得到模态的参数。通过复合信号测试和IEEE(Institute of Electrical and Electronics Engineers)四机二区域仿真的辨识结果,验证了所提方法的合理性和有效性。同时与TLS-ESPRIT算法、Prony算法和经验模态分解的结果分析对比可知,所提方法在辨识方面更为准确。