文献类型：期刊文章

作　　者：王梦昊[1] 李开成[1] 刘畅[1,2] 王伟[1] 陈西亚[1]

Wang Menghao;Li Kaicheng;Liu Chang;Wang Wei;Chen Xiya(School of Electrical and Electronic Engineering,Huazhong University of Science and Technology,Wuhan 100080,China;State Grid Changzhou Power Supply Company,Changzhou 213000,Jiangsu,China)

机构地区：[1]华中科技大学电气与电子工程学院,武汉100080 [2]国家电网常州供电公司,江苏常州213000

出　　处：《电测与仪表》

基　　金：国家自然科学基金资助项目(52077089)。

年　　份：2020

卷　　号：57

期　　号：24

起止页码：101-107

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、JST、RCCSE、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对传统Prony谐波检测方法在噪声条件下存在局限性,提出了一种能够在较大噪声条件下准确进行谐波检测的方法。通过对采样信号进行自适应的VMD分解,利用平均周期能量进行噪声模态的选择并予以剔除,将剩余模态重组后得到适合Prony算法的平稳信号;对平稳信号进行Prony谐波分析得到初步的谐波特征信息;对谐波特征信息进行循环筛选与GSO寻优,得到最终的谐波与间谐波特征信息。利用该方法进行谐波检测仿真实验,仿真结果表明,该方法有效提高了Prony算法在较大噪声条件下的辨识准确度,具有自适应性,能够自动筛选真实频率成分,具有高效、精确等优点。

关 键 词：VMD去噪  PRONY算法 GSO 谐波检测

分 类 号：TM933]