[发明专利]一种抽水蓄能机组振摆信号中高频随机噪声精准滤除方法

说明书

本发明涉及电力系统水力发电机组领域，公开了一种抽水蓄能机组振摆信号中高频随机噪声精准滤除方法，包含如下步骤：1）构建机组振摆监测信号的Hankel矩阵，奇异值分解后获取包含奇异值序列的对角矩阵；2）基于Hankel矩阵构建原理，依次反演关联于单一奇异值的信号分量；3）分别计算各信号分量与原始振摆监测信号的自相关函数，逐一求取两者之间的相关系数；4）依据预设相关系数筛选阈值，滤除高频随机噪声序列分量，经重构获取有效振摆监测信号成分。本发明可满足抽水蓄能机组在强背景噪声环境运行下进行振摆监测信号精准降噪，获取较为纯净的振摆信号，为实施机组状态分析与评估、提升机组安全稳定运行性能提供可靠的数据基础。

技术领域

本发明涉及电力系统水力发电机组领域，特别涉及一种抽水蓄能机组振摆信号中高频随机噪声精准滤除方法。

背景技术

伴随着经济和社会的快速发展，电力负荷迅速增长，峰谷差不断加大，电网对稳定性提出了更高的要求，调峰能力不足将成为制约电力系统发展的关键问题。抽水蓄能电站作为世界公认的运行灵活可靠的调峰电源，以其调峰填谷的独特运行特性，发挥着调节负荷、促进电力系统节能和维护电网安全稳定运行的功能，逐步成为电力系统有效的、不可或缺的调节手段。受抽水蓄能机组运行环境、测量设备、局部冲击等多种因素影响，可用于机组状态分析与评估的振摆监测信号易被强烈的高频随机噪声淹没。为有效监测机组运行状态，保障机组的安全稳定运行，研究可行有效的抽水蓄能机组振摆信号高频随机噪声精准滤除方法已成为当前提升抽水蓄能机组状态分析性能中的一项重要工作。

现有信号降噪方法主要基于盲信号分离、小波变换、经验模态分解等算法理论，其在实际应用中易受到源数量、小波类型及阈值选择、模态混叠等因素限制；同时，针对振摆信号中蕴含的高频随机噪声成分，上述降噪算法在噪声滤除方面做了适当尝试，但普遍存在去噪性能不足的问题。目前，对于抽水蓄能机组振摆信号中高频随机噪声的精准滤除问题，尚未深入系统地开展相关研究，缺乏科学有效的抽水蓄能机组振摆信号高频随机噪声精准滤除理论体系，不能满足对机组运行状态进行准确分析评估的功能需求。

发明内容

发明目的：针对现有技术中存在的问题，本发明提供了一种抽水蓄能机组振摆信号中高频随机噪声精准滤除方法，将高频随机噪声自适应精准滤除的思想引入抽水蓄能机组振摆信号降噪的领域之中，综合考虑了随机噪声特性对监测信号的影响机理，克服了降噪过程过度依赖于人工经验与先验知识的局限。

技术方案：本发明提供了一种抽水蓄能机组振摆信号中高频随机噪声精准滤除方法，包括如下步骤：

步骤1：构建抽水蓄能机组原始振摆监测信号的Hankel矩阵，并对其进行奇异值分解，获取包含奇异值序列的对角矩阵；

步骤2：基于Hankel矩阵构建原理，依次反演得到关联于单一奇异值的各信号分量；

步骤3：分别计算所述步骤2中各信号分量与所述原始振摆监测信号的自相关函数，并逐一求取所述各信号分量与所述原始振摆监测信号的相关系数；

步骤4：依据预设相关系数筛选阈值，滤除高频随机噪声序列分量，更新奇异值序列，经重构获取有效振摆监测信号成分。

进一步地，所述步骤1包括如下子步骤：

1-1：基于抽水蓄能机组在线监测与生产实时系统，获取机组振摆监测信号序列X_S；

1-2：根据相空间重构原理，构建与机组振摆监测信号X_S相对应的Hankel矩阵H_S；

1-3：对所构建的Hankel矩阵H_S进行奇异值分解，获取包含奇异值序列的对角矩阵Λ＝diag(λ₁,λ₂,…,λ_r)，其中，r表示矩阵H_S的秩。

进一步地，所述步骤2包括如下子步骤：