基于状态识别的经验模态分解法火电厂运行数据预处理Operating data preprocessing using EMD method with state recognition for thermal power plants
赵悦,方彦军,董政呈
摘要(Abstract)：
针对火电机组运行监测数据量大且复杂情况下的去噪问题,提出一种基于状态识别的改进经验模态分解去噪(SREMD)算法。该算法以经验模态分解(EMD)方法为基础,首先运用基于拉伊达(Pauta)准则的滤波方法去除显著异常数据,然后根据数据连续变化率动态识别机组运行状态,最后根据机组运行状态的稳态过程和过渡过程分别进行针对性EMD去噪,以适应火电机组的状态切换特性。将该算法用于实际机组运行数据,结果表明,本文算法有效完成了火电机组监测数据的去噪预处理,在保持信号整体趋势的基础上能达到更好的去噪效果。
关键词(KeyWords)： 火电机组;数据预处理;去噪;滤波;Pauta准则;EMD;状态识别
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作者(Author): 赵悦,方彦军,董政呈
DOI: 10.19666/j.rlfd.201803045