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龙图腾网恭喜上海交通大学;国网江苏省电力有限公司电力科学研究院申请的专利一种基于优化变分模态分解的电力系统宽频振荡监测方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN114818279B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-03-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202210358423.5，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种基于优化变分模态分解的电力系统宽频振荡监测方法是由陈志同;徐晋;苏杭;孔祥平;王晨清;张弛;宾子君;林金娇设计研发完成，并于2022-03-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于优化变分模态分解的电力系统宽频振荡监测方法在说明书摘要公布了：一种基于优化变分模态分解的电力系统宽频振荡监测方法，针对高比例可再生能源及与此相关的高比例电力电子设备并网导致的电力系统新型宽频振荡问题，提出了一种优化变分模态分解VariationalModeDecomposition，VMD的电力系统宽频振荡监测方法，针对宽频振荡多模态的难题对VMD算法进行优化，设计了自适应模态分解法，通过定义能损量来确定最优模态数；另外针对宽频振荡高噪声的难题，通过自相关系数与阈值相结合的方法抑制噪声分量并保留振荡信号的有效信息，完成宽频振荡识别监测。由此，可以使得本方法可在高强度随机噪声的情况下保持宽频振荡监测的质量，并在实际电力系统宽频振荡信号监测中有良好应用。

本发明授权一种基于优化变分模态分解的电力系统宽频振荡监测方法在权利要求书中公布了：1.一种基于优化变分模态分解的电力系统宽频振荡监测方法，其特征在于，包括：构建含多个模态的宽频振荡变分模型，包括多个本征模态函数IMF，每个本征模态函数是具有中心频率的有限带宽；通过引入拉格朗日乘法算子和二次罚函数项，将所述的含多个模态的宽频振荡变分模型的约束性转换成无约束性模型，再采用交替方向乘子法求解变分模型的最优解；定义能损量来衡量变分模态VMD的分解效果，对VMD进一步优化，自适应确定分解层数；对所述VMD自适应分解后的IMF做降噪处理，通过自相关系数与阈值相结合的方法抑制噪声分量并保留振荡信号的有效信息；对降噪后的有效IMF振荡信息的监测，分析有效IMF的中心频率并通过希尔伯特变换HT得到其对应的幅值，完成宽频振荡信息的监测；定义能损量来衡量VMD分解效果，对VMD算法进一步优化，自适应确定分解层数，包括：宽频振荡信号信号xt的能量Etot和各模态分量upt的能量Ep，计算公式如下： 式中，i为时间序列值，N为信号长度；定义能损量来衡量VMD分解效果，能损量表达式为： 在逐次增加k的情况下，如果出现η0，说明k+1个模态为过分解，则此时k值为即为自适应最优模态数；对所述VMD自适应分解后的IMF做降噪处理，通过自相关系数与阈值相结合的方法抑制噪声分量并保留振荡信号的有效信息，具体包括：构建高强度随机噪声模型：Nt＝NGt+NPt其中，NGt为背景噪声，NPt为随机脉冲噪声；VMD分解后，部分随机噪声会分离到纯噪声IMF中，另一部分会掺杂在有效IMF中，通过计算各分量的自相关系数，对纯噪声IMF和含噪IMF做出区分，自相关系数的计算公式为： 其中，cov[upt1,upt2]为模态p前后两段时间的协方差，取t1为前半段采样时间，t2为后半段采样时间，σ为标准差；根据皮尔逊相关系数值域等级，相关系数取值在0.8-1表示极强相关，0.6-0.8表示强相关，0.4-0.6表示中等程度相关，0.2-0.4表示弱相关，0-0.2表示极弱相关或不相关；计算自相关系数后，将各IMF分为纯噪声IMF和含噪IMF，将自相关系数的阈值设置为0.2，小于阈值的IMF判定为纯噪声IMF进行去除；去除纯噪声IMF后，对每个掺杂噪声的含噪IMF进一步降噪，在频谱内按自适应阈值进行检测，如果所在频率幅值超过阈值，则予以保留，如果低于阈值则强制置零，即： 其中，下标i表示第i个含噪IMF，f遍历整个频谱，Ti为阈值，这里取σi为第i个含噪IMF的标准差，N为信号长度；对降噪后的有效IMF振荡信息的监测，分析有效IMF的中心频率并通过希尔伯特变换得到其对应的幅值，完成宽频振荡信息的监测，具体包括：分析有效IMFupt的中心频率ωp，如果监测到基频以外的频率IMF，对此IMF作HT变换，得： upt与Yt组成共轭复数对，得到解析信号：Zt＝upt+jYt＝atejθt式中，at与θt分别为瞬时振幅与相位； 通过上式能够求解出IMF分量对应的幅值，从而实现有效IMF振荡信息的监测。

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