基于动态模态分解的电能质量检测方法研究

为了解决电能质量扰动带来的问题,首先需要对扰动信号进行检测与分析。本文提出的方法将动态模态分解应用于电能质量扰动检测过程中,该方法对输入的一维信号数据进行加窗处理并重构为高阶矩阵的形式,利用奇异值分解获取矩阵的奇异值和奇异向量构建系统映射矩阵的低维近似矩阵,通过近似矩阵的特征值分解获取信号的动态模态分量以及对应模态分量的特征值,模态分量以及特征值中包含了信号各分量的幅值和频率信息。该方法可以改变窗函数的长度,能够适应不同的信号分析需求。小窗口对突变信号更为敏感但更易受到噪声的影响,大窗口具有更高的噪声抑制能力但是对信号的敏感度也相应降低。通过仿真实验验证了文中所提出方法的正确性。