电力系统强噪声测量数据快速鲁棒回归平滑降噪

靳宗帅; 张恒旭

doi:10.7500/AEPS20211214005

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电力系统强噪声测量数据快速鲁棒回归平滑降噪

研制与开发 | 更新时间：2025-06-16

- 电力系统强噪声测量数据快速鲁棒回归平滑降噪
- Fast and Robust Regression Smoothing Denoising of Power System Measurement Data with Strong Noise
- 电力系统自动化 2023年47卷第3期页码：169-176
- 作者机构：
  
  电网智能化调度与控制教育部重点实验室（山东大学），山东省济南市 250061
- 作者简介：
  
  靳宗帅(1989—)，男，博士后，主要研究方向：电力系统宽频域精细化测量技术与应用。E-mail：jzshuai@sdu.edu.cn
  张恒旭(1975—)，男，通信作者，博士，教授，主要研究方向：电力系统同步测量、稳定分析与控制。E-mail：zhanghx@sdu.edu.cn
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(52107109);山东省自然科学基金资助项目(ZR2021QE145)
- DOI：10.7500/AEPS20211214005
  中图分类号：
- 收稿：2021-12-14，
  
  修回：2022-04-17，
  
  网络出版：2022-11-29，
  
  纸质出版：2023-02-10
- 稿件说明：
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靳宗帅,张恒旭.电力系统强噪声测量数据快速鲁棒回归平滑降噪[J].电力系统自动化,2023,47(3):169-176.

JIN Zongshuai,ZHANG Hengxu.Fast and Robust Regression Smoothing Denoising of Power System Measurement Data with Strong Noise[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(3):169-176.
靳宗帅,张恒旭.电力系统强噪声测量数据快速鲁棒回归平滑降噪[J].电力系统自动化,2023,47(3):169-176. DOI： 10.7500/AEPS20211214005.

JIN Zongshuai,ZHANG Hengxu.Fast and Robust Regression Smoothing Denoising of Power System Measurement Data with Strong Noise[J].Automation of Electric Power Systems,2023,47(3):169-176. DOI： 10.7500/AEPS20211214005.

摘要

针对电力系统测量数据受噪声污染严重的问题，提出一种快速鲁棒回归平滑降噪方法。首先，通过局部回归平滑过程实现背景噪声降噪；然后，根据全局平滑残差自适应检测离群数据；最后，针对离群数据进行鲁棒回归平滑过程降噪并滑动修复离群数据造成的局部平滑畸变。所述方法实现了全局快速回归平滑、随机脉冲噪声自适应检测、局部平滑畸变快速修复，极大降低了计算复杂性。仿真分析与实测数据分析结果表明，相比传统鲁棒局部回归平滑方法，所提方法不仅保持了良好的背景噪声与高强度随机脉冲噪声降噪能力，还能够有效辨识扰动阶跃突变引起的伪脉冲噪声，提升降噪过程的扰动响应信息保留能力，计算效率优势明显。

Abstract

For the problem that the measurement data in the power system is seriously polluted by noise

a fast robust regression smoothing denoising method is proposed. First

the background noise is suppressed by the local regression smoothing process. And then the outlier data is detected adaptively according to the global smoothing residual. Finally

the outlier data is denoised by the robust regression smoothing process

and the local smoothing distortions caused by the outlier data are repaired.The proposed method realizes the fast regression smoothing of global data

the adaptive detection of random impulsive noise and the fast repair of local smoothing distortions

which greatly reduces the computational complexity. The simulation analysis and the field measurement data analysis show that

compared with the traditional robust local regression smoothing method

the proposed method not only maintains a good denoising ability against the background noise and the high-intensity random impulsive noise

but also can effectively identify the pseudo impulsive noise caused by the step change due to disturbance. The proposed method improves the preservation ability of the disturbance response information

and it also shows the obvious advantage of computational efficiency.

关键词

Keywords

references

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