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基于完全自适应噪声集合经验模态分解和互相关分析的核电厂信号降噪研究 被引量：2
1
作者 刘琳琳 王振宇 +1 位作者 李露 陈嘉翊 《核科学与工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期80-90,共11页
针对在强噪声背景中提取核电厂信号有效成分的问题,本文提出一种将完全自适应噪声集合经验模态分解与互相关分析法相结合的降噪方法并进行验证。该方法的主要步骤如下。首先,通过完全自适应噪声集合经验模态分解法对电站信号进行有效分... 针对在强噪声背景中提取核电厂信号有效成分的问题,本文提出一种将完全自适应噪声集合经验模态分解与互相关分析法相结合的降噪方法并进行验证。该方法的主要步骤如下。首先,通过完全自适应噪声集合经验模态分解法对电站信号进行有效分解,得到全部的本征模态分量。然后,根据互相关系数将上述分量进行筛选,得到有用信号主导的分量,将其叠加、重构成降噪后信号。最后,使用降噪指标对降噪效果进行评价。结果表明:与基于经验模态分解、集合经验模态分解的降噪方法相比,本文所提方法得到的降噪后信号信噪比更高、均方根误差更小、相关系数更大、平滑度更好,具有更优的降噪效果。 展开更多
关键词 信号降噪 经验模态分解 集合经验模态分解 完全自适应噪声集合经验模态分解 互相关分析
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改进的自适应噪声总体集合经验模态分解在光谱信号去噪中的应用 被引量：19
2
作者 李晓莉 李成伟 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第7期1754-1762,共9页
针对近红外无创血糖检测过程中噪声对血糖浓度模型精度和稳定性的影响,提出用自适应噪声总体集合经验模态分解方法实现近红外光谱信号的去噪;同时,根据原始信号曲率和分解后本征模态函数(IMFs)曲率间的离散弗雷歇距离选择相关模态。首先... 针对近红外无创血糖检测过程中噪声对血糖浓度模型精度和稳定性的影响,提出用自适应噪声总体集合经验模态分解方法实现近红外光谱信号的去噪;同时,根据原始信号曲率和分解后本征模态函数(IMFs)曲率间的离散弗雷歇距离选择相关模态。首先,将自适应噪声的总体集合经验模态分解方法引入近红外光谱去噪过程,介绍了经验模态分解、集合经验模态分解、互补集合经验模态分解及自适应噪声总体集合经验模态分解的基本原理及具体实现过程。然后,应用基于曲率和离散弗雷歇距离的自适应噪声总体集合经验模态分解改进算法对仿真信号和光谱信号进行去噪,并将其标准差和信噪比作为评价指标。实验结果表明:应用提出的方法得到的血糖浓度近红外光谱数据其标准差为0.179 4,信噪比为19.117 5dB,实现了信号与噪声的分离,改善了重构信号质量,具有良好的自适应性,可以有效识别并提取有用信息。 展开更多
关键词 无创血糖检测 近红外光谱 信号去噪 自适应噪声总体集合经验模态分解 曲率 离散弗雷歇距离
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数控车床主轴热误差完全自适应经验模态分解与小波阈值变换分离方法
3
作者 陈庚 丁强强 +2 位作者 苏哲 郭世杰 唐术锋 《航空制造技术》 北大核心 2025年第6期104-114,共11页
数控车床主轴热误差是影响车床加工精度的主要因素之一。为提高热误差测量准确度,降低测量技术要求,提出一种基于完全自适应噪声集合经验模态分解(ICEEMDAN)和经验小波变换(EWT)的车床热误差信息分离方法。首先,使用ICEEMDAN算法对原始... 数控车床主轴热误差是影响车床加工精度的主要因素之一。为提高热误差测量准确度,降低测量技术要求,提出一种基于完全自适应噪声集合经验模态分解(ICEEMDAN)和经验小波变换(EWT)的车床热误差信息分离方法。首先,使用ICEEMDAN算法对原始信号进行分解,将获得的低频模态分量重构后作为EWT算法的输入进行分解,使用离散系数评估EWT算法每次迭代的分解效果。其次,通过对一组仿真信号进行分解,验证该方法的准确性,与ICEEMDAN算法相比,ICEEMDAN-EWT算法的均方根误差(RMSE)降低了5.2%。最后,在CKA6 163A型车床上进行试验,使用五点法辨识热误差,将ICEEMDAN-EWT分离算法与傅里叶变换(FFT)算法进行对比。结果表明,与FFT算法相比,使用ICEEMDAN-EWT算法分离出的5项热变形信号与机床温度的Pearson相关性提高了3.8%,Spearman相关性提高了6.6%,准确度更高。 展开更多
关键词 数控车床 主轴 热误差 完全自适应噪声集合经验模态分解-经验小波变换(ICEEMDAN-EWT) 误差分离
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基于互补集合经验模态分解的相位敏感光时域反射计系统降噪方法
4
作者 岳新博 高旭 +2 位作者 高阳 王海涛 鲁秀娥 《红外与激光工程》 北大核心 2025年第2期134-148,共15页
为了提高相位敏感光时域反射计(Φ-OTDR)系统测量振动信号信噪比,提出了一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)的新型去噪方法。CEEMD算法对数字正交(I/Q)解调算法获取的瑞利后项散射光幅值信号和相位信号进行分解,经多尺度排列熵(MPE)... 为了提高相位敏感光时域反射计(Φ-OTDR)系统测量振动信号信噪比,提出了一种基于互补集合经验模态分解(CEEMD)的新型去噪方法。CEEMD算法对数字正交(I/Q)解调算法获取的瑞利后项散射光幅值信号和相位信号进行分解,经多尺度排列熵(MPE)算法筛选后,通过改进的小波阈值算法进行去噪,并设计采用多元宇宙优化(MVO)算法对参数进行优化。实际搭建了外差式Φ-OTDR系统,经仿真和实际测试验证文中算法有效性。最后,将设计算法与以往的经验模态分解-皮尔逊相关系数(EMD-PCC)、自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)及变分模态分解-改进小波阈值(VMD-NWT)去噪方法进行了对比。结果表明,在10.14 km的传感光纤位置上,该方法对于低频10 Hz、中频200 Hz以及高频1 200 Hz的振动事件,其位置信息信噪比分别可达8.88、30.26、11.90 dB,对不同频率段的振动信号均具备有效的去噪能力,且系统定位精度更高。该方法在提高系统信噪比的同时,成功地对振动信号进行了解调,且解调效果比其他三种算法效果更好,为Φ-OTDR系统降噪研究提供了新思路。 展开更多
关键词 相位敏感光时域反射仪 互补集合经验模态分解算法 多尺度排列熵 改进的小波阈值算法 多元宇宙优化算法
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融合自适应滑动集合经验模态分解的机器学习月径流预测方法 被引量：2
5
作者 胡永旭 乔长录 +1 位作者 刘延雪 李旭 《水电能源科学》 北大核心 2024年第10期6-10,共5页
为提高月径流预测精度,解决传统分解集成径流预测方法提前引入“未来信息”在实际工程中无法实现的问题,提出了一种基于自适应滑动集合经验模态分解(ASEEMD)、秃鹰搜索(BES)算法和极限学习机(ELM)耦合的月径流预测模型(ASEEMD-BES-ELM)... 为提高月径流预测精度,解决传统分解集成径流预测方法提前引入“未来信息”在实际工程中无法实现的问题,提出了一种基于自适应滑动集合经验模态分解(ASEEMD)、秃鹰搜索(BES)算法和极限学习机(ELM)耦合的月径流预测模型(ASEEMD-BES-ELM)。并以玛纳斯河1957~2014年的月径流序列为例,首先,利用ASEEMD对原始月径流序列自适应分解,得到若干子序列;其次,将各子序列分别输入到结合BES算法和网格搜索优化后的ELM模型中预测;最后,累加各子序列预测结果,得到最终月径流预测值。与ELM^(*)、BES-LEM^(*)、BES-ELM、EEMD-BES-ELM(传统“捆绑分解”)模型对比结果表明,ASEEMD-BES-ELM模型的纳什效率系数为0.971、平均绝对误差为5.173m^(3)/s、均方根误差为8.282m^(3)/s、平均绝对百分比误差为16.033%,在符合实际应用中预测精度最高。结果可为干旱区月径流预测研究提供参考。 展开更多
关键词 月径流预测 自适应分解 集合经验模态分解 秃鹰搜索算法 极限学习机 玛纳斯河
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一种添加部分自适应噪声的集成经验模态分解方法 被引量：1
6
作者 李昊 陈强 徐一雄 《南京理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期227-234,共8页
为了解决集成经验模态分解(EEMD)及其改进形式中普遍存在的噪声量和计算量需求大的问题,统计分析了白噪声内涵模态函数(IMF)的极值点和能量变化规律,总结出白噪声IMF极值点数随长度和阶数变化的经验公式。发现白噪声的高阶IMF不能有效... 为了解决集成经验模态分解(EEMD)及其改进形式中普遍存在的噪声量和计算量需求大的问题,统计分析了白噪声内涵模态函数(IMF)的极值点和能量变化规律,总结出白噪声IMF极值点数随长度和阶数变化的经验公式。发现白噪声的高阶IMF不能有效调整信号的极值点分布,提出添加部分自适应噪声的集成经验模态分解(EEMDPAN)。相比于自适应噪声完全集成经验模态分解(CEEMDAN),EEMDPAN有2点改进:不使用全部独立的自适应噪声,而使用成对相加为0的互补自适应噪声;不添加全部阶的自适应噪声,而是在中间的某一阶停止,而后使用经典EMD方法。对2个人工信号进行分解,实验证明,EEMDPAN很好地继承了EEMD抑制模态混叠的能力,相比于CEEMDAN,计算量降低至1/3,并且分解结果的低阶成分信号附加噪声更小,高阶成分信号可信度更高。 展开更多
关键词 自适应噪声 集成经验模态分解 白噪声 内涵模态函数 互补噪声 附加噪声 信号可信度
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基于改进互补集合经验模态分解的自适应小波熵阈值地震随机噪声压制算法 被引量：8
7
作者 孟娟 韩智明 李亚南 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第30期52-61,共10页
针对互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)后不易有效区分有用信号和噪声的问题,以及传统小波去噪阈值选取的不足,提出基于改进CEEMD的自适应小波熵阈值地震随机噪声压制算法。将地震信号... 针对互补集合经验模态分解(complementary ensemble empirical mode decomposition,CEEMD)后不易有效区分有用信号和噪声的问题,以及传统小波去噪阈值选取的不足,提出基于改进CEEMD的自适应小波熵阈值地震随机噪声压制算法。将地震信号进行CEEMD后,基于互信息熵和互相关系数获取高频含噪本征模态函数(intrinsic mode function,IMF);对含噪IMF进行多尺度小波分解,将高频小波系数等分为若干区间计算各区间小波熵,在此基础上得到不同尺度的自适应阈值,同时设计了改进阈值函数进行小波阈值去噪。仿真实验中,去噪残差和频谱分析表明,算法能在保留有用信号的同时有效去除随机噪声,实现保幅去噪。实际地震资料处理表明,相比其他去噪算法,算法能有效提高信噪比(signal-to-noise ratio,SNR)1 dB以上,降低均方误差(root mean square error,RMSE),具有良好的去噪能力。 展开更多
关键词 去噪 随机噪声 经验模态分解 互补集合经验模态分解 小波熵 保幅 残差分析
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采用集合经验模态分解和改进阈值函数的心电自适应去噪方法 被引量：24
8
作者 尹丽 陈富民 +1 位作者 张琦 陈鑫 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第1期101-107,共7页
针对心电信号中存在基线漂移、工频和肌电干扰等噪声对后续的分析和诊断带来干扰的问题,提出了集合经验模态分解(EEMD)改进阈值函数的心电自适应去噪方法。运用EEMD将含噪心电信号分解得到一组由高频到低频分布的固有模态函数(IMF)。采... 针对心电信号中存在基线漂移、工频和肌电干扰等噪声对后续的分析和诊断带来干扰的问题,提出了集合经验模态分解(EEMD)改进阈值函数的心电自适应去噪方法。运用EEMD将含噪心电信号分解得到一组由高频到低频分布的固有模态函数(IMF)。采用过零率自适应判断各IMF的噪声类别:若IMF包含高频噪声,采用结合软硬阈值优缺点所提出的改进阈值函数以去除IMF分量中的高频噪声;若IMF包含低频的基线漂移,则采用中值滤波器抑制基线漂移。最后将处理后的IMF分量叠加,即可重构去噪后的心电信号。实验结果表明,与已有的小波阈值法去噪后的信噪比(SNR)和均方根误差(RSME)对比,所提方法对心电信号去噪效果更加显著,而且能完整地保留波形特征。 展开更多
关键词 心电自适应去噪 集合经验模态分解 过零率 改进阈值函数
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基于序关系分析法和自适应噪声完备集合经验模态分解法的直升机飞行培训安全风险评估指标权重分析 被引量：9
9
作者 许铭赫 高扬 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第14期6089-6096,共8页
为有效管控直升机飞行培训的安全风险,依据“人-机-环-管”(man-machine-environment-management,MMEM)理论构建直升机飞行培训安全风险评估指标体系,并提出基于序关系分析法(order relation analysis method,G1)和自适应噪声完备集合... 为有效管控直升机飞行培训的安全风险,依据“人-机-环-管”(man-machine-environment-management,MMEM)理论构建直升机飞行培训安全风险评估指标体系,并提出基于序关系分析法(order relation analysis method,G1)和自适应噪声完备集合经验模态分解法(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise,CEEMDAN)的权重确定方法。利用G1确定指标的主观权重,利用CEEMDAN确定指标的客观权重,然后利用最小相对信息熵原理最终确定直升机飞行培训安全风险评估指标的组合权重。以典型直升机飞行培训机构为例进行分析。结果表明不良天气对系统安全的影响最大,同时验证了该方法的简便实用,可以有效帮助机构有针对性地实施安全风险控制和管理。 展开更多
关键词 直升机飞行培训 安全风险 序关系分析法(G1) 自适应噪声完备集合经验模态分解法(CEEMDAN) 指标权重
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基于自适应噪声完全集合经验模态分解算法和Hurst指数的地震数据去噪方法 被引量：10
10
作者 毛世榕 史水平 +5 位作者 玉壮基 苏梅艳 李莎 何嘉 幸符 衡张清 《地震学报》 CSCD 北大核心 2023年第2期258-270,共13页
在地震观测中,地震数据中普遍包含有噪声信号。由于噪声信号的干扰,地震分析的效率会受到不同程度的影响。传统的去噪方法通常需要噪声的先验知识,并且滤波时会造成部分有效信号丢失。针对这一问题,本文提出一种将自适应噪声完全集合经... 在地震观测中,地震数据中普遍包含有噪声信号。由于噪声信号的干扰,地震分析的效率会受到不同程度的影响。传统的去噪方法通常需要噪声的先验知识,并且滤波时会造成部分有效信号丢失。针对这一问题,本文提出一种将自适应噪声完全集合经验模态分解(CEEMDAN)算法与Hurst指数相结合的地震数据去噪方法。首先通过CEEMDAN方法将信号分解为一系列本征模函数(IMF),然后利用Hurst指数对滤波后的IMF分量进行识别,最后对地震数据IMF分量进行重构,从而实现数据去噪。与传统方法的去噪效果对比表明,本文方法可将低信噪比波形的去噪效果提高32%,将高信噪比波形的去噪效果提高6倍。同时对地磁数据的去噪结果表明,本文方法能够较完整地将地铁噪声从地磁信号波形中滤除。 展开更多
关键词 地震数据去噪 地磁数据去噪 自适应噪声完全集合经验模态分解 HURST指数
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基于互补自适应噪声的集合经验模式分解算法 被引量：17
11
作者 蔡念 黄威威 +2 位作者 谢伟 叶倩 杨志景 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第10期2383-2389,共7页
经验模式分解(EMD)及其改进算法作为实用的信号处理方法至今仍然缺少严格的数学理论。该文尝试从数学理论上分析集合经验模式分解和自适应噪声集合经验模式分解的重构误差,推导了总体残留噪声的计算公式。针对自适应噪声集合经验模式分... 经验模式分解(EMD)及其改进算法作为实用的信号处理方法至今仍然缺少严格的数学理论。该文尝试从数学理论上分析集合经验模式分解和自适应噪声集合经验模式分解的重构误差,推导了总体残留噪声的计算公式。针对自适应噪声集合经验模式分解在每一层固有模态分量上仍然存在残留噪声的问题,在分解过程中添加成对的正负噪声分量,提出一种基于互补自适应噪声的集合经验模式分解算法。实验结果表明,相比于集合经验模式分解和自适应噪声集合经验模式分解,所提的方法能够明显地减少每一层固有模态分量中残留的噪声,拥有较好的信号重构精度和更快的分解速度。 展开更多
关键词 经验模式分解 集合经验模式分解 自适应噪声集合经验模式分解 模态混叠
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自适应噪声均值优选集成经验模态分解及其在滚动轴承故障诊断中的应用 被引量：7
12
作者 童靳于 苏缪涎 +3 位作者 郑近德 潘海洋 潘紫微 包家汉 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2021年第2期41-49,共9页
为了提高自适应噪声完备经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN)的分解能力和分解精度,解决CEEMDAN方法中噪声残留等问题,提出了一种改进的CEEMDAN方法——自适应噪声均值优选集... 为了提高自适应噪声完备经验模态分解(complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN)的分解能力和分解精度,解决CEEMDAN方法中噪声残留等问题,提出了一种改进的CEEMDAN方法——自适应噪声均值优选集成经验模态分解(mean-optimized ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, MEEMDAN)。MEEMDAN在迭代筛分过程中引入不同的权重,以正交性指标最小为依据,从不同权重下的分解结果中选取最优模态函数(IMF),确保了每一阶的IMF分量都是整体最优。通过仿真分析验证了MEEMDAN方法在分解能力和分解精度方面优于CEEMDAN方法。同时,将MEEMDAN和最大相关峭度反褶积相结合,并应用于滚动轴承仿真数据和实测数据分析,结果表明,与现有方法相比,所提方法能够更为准确地提取出故障特征频率,且在分解能力和抑制干扰频率方面更具有优越性。 展开更多
关键词 自适应噪声完整集成经验模态分解 经验模态分解 最大相关峭度反褶积 滚动轴承 故障诊断
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基于改进的集合经验模态分解的爆破振动信号趋势项消除方法 被引量：10
13
作者 李晨 梁书锋 +2 位作者 刘传鹏 程健 刘殿书 《北京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2021年第6期636-641,共6页
针对实测爆破振动信号中存在的趋势项干扰问题,基于改进的集合经验模态分解,提出一种趋势项消除方法,并进行了模拟信号的仿真计算和爆破振动信号的实例分析.信号仿真计算结果显示:对于持续振动信号,该方法的趋势项提取结果与已有的基于... 针对实测爆破振动信号中存在的趋势项干扰问题,基于改进的集合经验模态分解,提出一种趋势项消除方法,并进行了模拟信号的仿真计算和爆破振动信号的实例分析.信号仿真计算结果显示:对于持续振动信号,该方法的趋势项提取结果与已有的基于经验模态分解或集合经验模态分解的趋势项消除方法较为接近;但当测试信号呈间歇振动时,该方法对趋势项的提取更为充分,体现了其对分段爆破振动信号中趋势项消除的优越性和适用性.同时,爆破振动速度信号的实例分析验证了该方法在实际应用过程中的可靠性. 展开更多
关键词 爆破振动 趋势项 改进的集合经验模态分解 均值比 固有模态函数
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基于集合经验模态分解的舰船辐射噪声能量分析 被引量：15
14
作者 杨宏 李亚安 李国辉 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2015年第16期55-59,共5页
利用集合经验模态分解方法研究舰船辐射噪声的特征参数提取及分类,对预处理后三种不同类别舰船辐射噪声进行能量分析,讨论其高低频能量差特征参数。计算不同类别、一定样本数量的舰船辐射噪声高低频能量差发现,同类舰船高低频能量差基... 利用集合经验模态分解方法研究舰船辐射噪声的特征参数提取及分类,对预处理后三种不同类别舰船辐射噪声进行能量分析,讨论其高低频能量差特征参数。计算不同类别、一定样本数量的舰船辐射噪声高低频能量差发现,同类舰船高低频能量差基本处于同一水平,不同类型舰船高低频能量差存在明显差异。结果表明,利用集合经验模态分解方法提取的舰船辐射噪声特征参数对舰船类别具有较好的可分性。可为水下目标信号探测及识别提供参考。 展开更多
关键词 集合经验模态分解 舰船辐射噪声 高低频能量差 特征提取
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基于经验模态分解和自适应噪声对消算法的窄带干扰抑制 被引量：9
15
作者 沈宏 张蒲 +1 位作者 徐其惠 曹贝贞 《高压电器》 CAS CSCD 北大核心 2009年第1期8-10,14,共4页
在局部放电在线检测中,自适应噪声对消算法是当前抑制窄带干扰的有效方法。由于窄带干扰频率范围很宽,滤波参数不易设置,同时实测时的窄带干扰在时频域都表现强烈,局部放电信号会完全淹没于干扰之中,使得一般改进噪声对消算法不能取得... 在局部放电在线检测中,自适应噪声对消算法是当前抑制窄带干扰的有效方法。由于窄带干扰频率范围很宽,滤波参数不易设置,同时实测时的窄带干扰在时频域都表现强烈,局部放电信号会完全淹没于干扰之中,使得一般改进噪声对消算法不能取得较好效果。为此,笔者提出一种改进经验模态分解的噪声对消算法,首先在频域中降低干扰幅值,接着利用经验模态分解的分频特性将宽频带的窄带干扰分解到不同频带,各频带内的窄带干扰频率相差有限,然后进行自适应噪声对消,以达到较好的滤波性能。仿真和实际数据验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 故障诊断 局部放电 窄带干扰 经验模态分解 自适应噪声对消器
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基于自适应噪声完整聚合经验模态分解-极限学习机的短期血糖预测 被引量：6
16
作者 王延年 郭占丽 +1 位作者 袁进磊 李全忠 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第6期702-710,共9页
糖尿病患者的血糖浓度时间序列具有时变、非线性和非平稳的特点,为提高血糖预测精度,提出一种自适应噪声的完整聚合经验模态分解(CEEMDAN)与极限学习机(ELM)相结合的短期血糖预测模型。首先,利用CEEMDAN方法将患者的血糖浓度时间序列进... 糖尿病患者的血糖浓度时间序列具有时变、非线性和非平稳的特点,为提高血糖预测精度,提出一种自适应噪声的完整聚合经验模态分解(CEEMDAN)与极限学习机(ELM)相结合的短期血糖预测模型。首先,利用CEEMDAN方法将患者的血糖浓度时间序列进行分解,得到不同频段的血糖分量IMF(本征模态函数)和残余分量,以降低血糖时间序列的非平稳性;然后对各血糖分量IMF和残余分量分别构建极限学习机,并将各极限学习机的预测结果融合,获得患者未来血糖浓度的预测值,提高预测精度;在此基础上,进行低血糖预警。利用从河南省人民医院内分泌科采集的56例患者的数据进行模型检验,结果表明:与ELM模型和EMD-ELM模型相比,CEEMDAN-ELM短期血糖预测模型提前45 min的预测仍可达到较高预测水平(RMSE=0.205 1,MAPE=2.116 4%);低血糖预警虚警率和漏警率分别为0.97%和7.55%。血糖预测时间的延长,可以为医生和患者提供充足时间进行血糖浓度控制,提高糖尿病治疗的效果。 展开更多
关键词 血糖预测 低血糖预警 自适应噪声完整聚合经验模态分解 极限学习机
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基于自适应噪声完备经验模态分解−样本熵−长短期记忆神经网络和核密度估计的短期电力负荷区间预测 被引量：23
17
作者 赵会茹 张士营 +2 位作者 赵一航 刘红雨 邱宝红 《现代电力》 北大核心 2021年第2期138-146,共9页
短期电力负荷具有较强的随机性和波动性,其预测的准确性对于提升供电可靠性、电力系统运行经济性至关重要。针对传统确定性预测不能反映未来负荷波动的弊端,基于“点预测+区间估计”的思路提出了一种短期负荷区间预测方法。首先基于自... 短期电力负荷具有较强的随机性和波动性,其预测的准确性对于提升供电可靠性、电力系统运行经济性至关重要。针对传统确定性预测不能反映未来负荷波动的弊端,基于“点预测+区间估计”的思路提出了一种短期负荷区间预测方法。首先基于自适应噪声完备经验模态分解方法将负荷序列分解为多个模态分量,并根据不同序列样本熵的计算结果将序列进行重构以降低运算量。在此基础上,针对每一个分量分别构建长短期记忆神经网络预测模型,得到未来负荷点预测值。基于此利用核密度估计方法对预测误差的分布进行估计,进而结合点预测结果实现未来短期负荷的区间预测。通过将此模型与其他模型进行对比,结果表明此模型能够实现更低的点预测误差,同时在区间预测中也表现出更好的综合性能。 展开更多
关键词 短期负荷预测 自适应噪声完备经验模态分解 长短期记忆神经网络 核密度估计
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基于集合经验模态分解的增强核岭回归配电系统状态估计 被引量：1
18
作者 张玉敏 张涌琛 +4 位作者 叶平峰 吉兴全 石春友 蔡富东 李一宸 《中国电力》 CSCD 北大核心 2024年第9期156-168,共13页
针对配电网量测信息存在强非高斯噪声时会大幅干扰基于深度学习的状态估计模型滤波精度的问题,提出了一种基于集合经验模态分解的增强核岭回归状态估计方法。首先,使用集合经验模态分解筛除量测信息中的多数噪声数据,保障了后续滤波对... 针对配电网量测信息存在强非高斯噪声时会大幅干扰基于深度学习的状态估计模型滤波精度的问题,提出了一种基于集合经验模态分解的增强核岭回归状态估计方法。首先,使用集合经验模态分解筛除量测信息中的多数噪声数据,保障了后续滤波对数据可靠性的要求。然后,通过构建增强核岭回归状态估计模型,建立了量测信息与估计残差之间的映射关系,输入量测信息后可以得到估计结果与估计残差。最后,在标准IEEE 33节点与某市78节点系统上进行数值仿真,结果证明了该方法在强非高斯噪声干扰下具有较高的精确性和鲁棒性。 展开更多
关键词 配电系统 状态估计 核岭回归 非高斯噪声 集合经验模态分解
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基于集合经验模态分解和改进极限学习机的短期风速组合预测研究 被引量：16
19
作者 张翌晖 王贺 +4 位作者 胡志坚 王凯 黄东山 宁文辉 张承学 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2014年第10期29-34,共6页
提出一种基于集合经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition)和改进极限学习机(Improved Extreme Learning Machine,IELM)的新型短期风速组合预测模型。采用集合经验模态分解将风速序列分解成不同频段的分量,以降低序列的非... 提出一种基于集合经验模态分解(Ensemble empirical mode decomposition)和改进极限学习机(Improved Extreme Learning Machine,IELM)的新型短期风速组合预测模型。采用集合经验模态分解将风速序列分解成不同频段的分量,以降低序列的非平稳性。使用改进极限学习机对各分量分别建模预测,为避免极限学习机输入维数选取的随意性和分量信息丢失等问题,先对各分量重构相空间,最后将各分量预测结果叠加得到最终预测结果。实例研究表明,所提的组合预测模型具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 风速 预测 改进极限学习机 集合经验模态分解 相空间重构
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抵抗低频高能噪声影响的海上风电结构模态参数识别方法研究
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作者 董霄峰 时泽坤 彭泓浩 《振动与冲击》 北大核心 2025年第9期214-222,265,共10页
模态参数是体现海上风电结构运行安全状态的关键指标,然而复杂多变的海洋环境会导致实测振动信号中混有大量低频高能噪声,严重影响模态识别精度。为实现海上风电结构模态参数的准确识别,提出一种能够抵抗低频高能噪声影响的模态参数识... 模态参数是体现海上风电结构运行安全状态的关键指标,然而复杂多变的海洋环境会导致实测振动信号中混有大量低频高能噪声,严重影响模态识别精度。为实现海上风电结构模态参数的准确识别,提出一种能够抵抗低频高能噪声影响的模态参数识别方法(CEEMDAN-VMD-SSI,CVS)。首先,利用完全自适应噪声集合经验模态分解法(complementary ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise, CEEMDAN)滤除原始信号中的高频噪声;随后,通过麻雀优化算法(sparrow’s optimization algorithm, SSA)以最小包络熵作为适应度函数迭代计算自适应确定变分模态分解法(variational mode decomposition, VMD)的信号分解层数K和惩罚因子α,实现信号的VMD自适应优化分解以剔除低频高能噪声影响;最后,再采用随机子空间方法实现信号中模态参数的识别提取。研究分别针对构造仿真含噪信号和原型观测信号开展了识别效果对比验证。结果表明:相比于传统模态识别方法,CVS方法在信噪比、波形相似系数、相对误差等参数方面具有更好的有效性和精确性;同时,该方法对实测信号的处理能力强,降噪效果好,能够准确识别结构固有频率、叶轮转动频率(1P)和叶片扫掠频率(3P),具有良好的工程适用性,为后续基于实测数据开展海上风电结构模态参数识别与运行安全评价提供了新思路。 展开更多
关键词 海上风电 模态参数识别 低频高能噪声 完全自适应噪声集合经验模态分解(CEEMDAN) 变分模态分解法(VMD)
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