改进的小波熵自适应阈值去噪法提升电能质量信号处理

本文主要探讨了"小波熵自适应阈值的电能质量信号去噪新方法"，由东北电力大学信息工程学院的陈晓娟、王文婷和李楠合作完成。电能质量信号在实际应用中经常受到噪声的影响，这可能会影响电力系统的稳定性和设备的正常运行。因此，有效地去噪是至关重要的。 该研究针对这一问题，提出了一个创新的去噪策略。首先，通过小波变换技术对电能质量信号进行分解，这是一种多尺度分析方法，能够捕捉信号在不同频率范围内的特征。小波变换能够分离信号的细节和粗略成分，有助于识别噪声与有用信号的区别。 接着，作者计算了小波分解后各子带区间的小波熵。小波熵是一种度量信号复杂性的统计量，它反映了信号的不确定性或信息含量。结合小波熵，研究者设计了一种自适应阈值算法，即根据信号的局部特性动态调整阈值，以更准确地区分信号和噪声。 为了进一步优化去噪效果，研究人员引入了改进的折中指数阈值函数。这种函数旨在平衡去噪的精度和保持信号细节的能力，确保在抑制噪声的同时，尽量减少信号失真。相比于传统的无偏风险阈值和极大极小阈值，这种方法在处理电压突降、暂态振荡、电压中断和谐波等常见电能质量问题时展现出更好的性能。 通过实验验证，当输入信噪比为20分贝时，改进的小波熵自适应阈值去噪法能够在各种电能质量信号中提供最高的输出信噪比。这意味着该方法在实际应用中具有较高的去噪效率和可靠性，这对于提高电力系统的稳定性和保护电力设备免受噪声干扰具有重要意义。 这篇研究论文为电能质量信号的去噪问题提供了一种创新且有效的解决方案，利用小波熵的特性与自适应阈值相结合，实现了对电能质量信号的高效去噪，具有很高的实用价值。