[发明专利]一种抗极端强随机脉冲噪声干扰的宽频动态信号辨识方法

说明书

本发明公开一种抗极端强随机脉冲噪声干扰的宽频动态信号辨识方法，包括：获取电压电流采样信号及其分量；初始化分量的频率和随机脉冲噪声位置，确定联合辨识矩阵；计算联合参数向量，确定残余向量；获取残余向量中大于随机脉冲噪声门槛值的元素集合，若元素集合不为空集，则更新随机脉冲噪声位置，并以此更新联合辨识矩阵和联合参数向量，直至元素集合为空集；根据更新后的联合参数向量中分量的相量，对分量的频率进行更新，并以此更新联合辨识矩阵，直至频率不变，得到此时每个分量的相量及对应的频率。精确辨识受高覆盖率、高强度随机脉冲噪声干扰的宽频动态信号，并且无需随机脉冲噪声的发生时间、持续时间、脉冲强度等先验信息。

技术领域

本发明涉及电力系统宽频测量技术领域，特别是涉及一种抗极端强随机脉冲噪声干扰的宽频动态信号辨识方法。

背景技术

本部分的陈述仅仅是提供了与本发明相关的背景技术信息，不必然构成在先技术。

为增强含可再生能源发电、电池储能、电动汽车的电网宽频带监测与控制能力，研发包含多个频率振荡分量的宽频动态信号参数精确辨识技术非常重要。宽频动态信号辨识数据在诸多应用中起着重要作用，如宽频振荡分析、逆变器宽频阻抗测量和分析、高阻故障诊断、振荡溯源等。

泰勒-傅立叶变换(TFT)方法通过在估计点附近对振荡分量的相量进行复泰勒级数展开，将信号动态特征直接考虑到信号模型中，实现了宽频动态信号多个振荡分量参数的精确辨识。

然而，针对配电网信号，由于其受到强随机脉冲噪声的干扰，易造成辨识结果中出现大量坏数据；并且由于随机脉冲噪声是一种发生时间随机、持续时间短、强度大的噪声，难以进行先验判断，难以抑制极端强随机脉冲噪声对宽频动态信号辨识过程的干扰。

发明内容

为了解决上述问题，本发明提出了一种抗极端强随机脉冲噪声干扰的宽频动态信号辨识方法，精确辨识受高覆盖率、高强度随机脉冲噪声干扰的宽频动态信号，并且无需随机脉冲噪声的发生时间、持续时间、脉冲强度等先验信息。

为了实现上述目的，本发明采用如下技术方案：

第一方面，本发明提供一种抗极端强随机脉冲噪声干扰的宽频动态信号辨识方法，包括：

获取电压电流采样信号及其分量；

初始化分量的频率和随机脉冲噪声位置，并以此确定联合辨识矩阵；

计算联合参数向量，并以此确定残余向量；

获取残余向量中大于随机脉冲噪声门槛值的元素集合，若元素集合不为空集，则更新随机脉冲噪声位置，并根据更新后的随机脉冲噪声位置更新联合辨识矩阵和联合参数向量，直至元素集合为空集；

根据更新后的联合参数向量中分量的相量，对分量的频率进行更新，并根据更新后的频率更新联合辨识矩阵，直至频率不变，得到此时每个分量的相量及对应的频率。

作为可选择的实施方式，联合辨识矩阵Q⁽ⁱ⁾为其中，是由第i次迭代更新后的随机脉冲噪声位置Φ⁽ⁱ⁾的单位对角矩阵I的列向量组成的子集；Q⁽⁰⁾是初始化联合辨识矩阵。

作为可选择的实施方式，初始化联合辨识矩阵Q⁽⁰⁾为：

其中，T_s为采样间隔，ω₁、ω₂、……、ω_M为M个分量的频率值，K为相量展开阶数，N_h为第N_h个采样信号。

作为可选择的实施方式，联合参数向量为：