基于大数据的配网告警信号中关键信号的自动识别研究

摘要

为了准确地识别出配网告警信号中存在的关键信号,需要对配网告警信号中关键信号的识别方法进行研究。采用当前识别方法对配网告警信号中的关键信号进行识别时,存在识别结果精准度低和识别效率低的问题。提出一种基于大数据的配网告警信号中关键信号的自动识别方法,采用EMD分解方法分解配网系统中存在的告警信号,并对告警信号进行Hilbert变化,得到告警信号的边际谱和Hilbert谱,通过分析边际谱和Hilbert谱分别得到告警信号的真实频率、信号特征和故障时刻。采用时域信息熵测度方法计算采集数据窗中存在的能量信息熵测度值,根据计算结果得到信息熵测度值的标准差,以标准差为依据完成配网告警信号中关键信号的识别。实验结果表明,所提方法识别结果的精准度高、识别效率高。