李云峰 高云鵬 蔡星月 朱彥卿 吳 聰

自適應(yīng)辛幾何模態(tài)分解和短時能量差分因子在電能質(zhì)量擾動檢測中的應(yīng)用

李云峰 高云鵬 蔡星月 朱彥卿 吳 聰

（湖南大學(xué)電氣與信息工程學(xué)院 長沙 410082）

針對電網(wǎng)中電能質(zhì)量擾動信號在強噪聲環(huán)境下擾動時刻難以準確檢測問題，該文提出一種基于自適應(yīng)辛幾何模態(tài)分解（SGMD）和短時能量差分因子的電能質(zhì)量擾動檢測算法?；谧赃m應(yīng)SGMD改進傳統(tǒng)SGMD的濾波重構(gòu)環(huán)節(jié)，準確重構(gòu)電能質(zhì)量擾動信號，計算重構(gòu)信號的短時能量，推導(dǎo)基于短時能量的無參自適應(yīng)閾值算式，構(gòu)建短時能量差分因子，據(jù)此開發(fā)基于虛擬儀器的電能質(zhì)量擾動檢測平臺，以實現(xiàn)電能質(zhì)量擾動準確實時檢測。仿真和實測結(jié)果表明，該文提出的算法在噪聲環(huán)境下對單一擾動、復(fù)合擾動與過零擾動，均能有效地檢測擾動起止時刻，且能有效地克服擾動幅值波動對檢測結(jié)果的影響，相較于現(xiàn)有檢測算法，其測量結(jié)果更加快速準確。

電能質(zhì)量擾動 辛幾何模態(tài)分解 短時能量 自適應(yīng)閾值 抗噪性

0 引言

隨著沖擊性負荷與現(xiàn)代電力系統(tǒng)中電力電子設(shè)備的廣泛使用，設(shè)備敏感度逐漸增加，電能質(zhì)量擾動問題日益嚴重，導(dǎo)致用戶供電可靠性受到嚴重影響[1-2]。在實際電網(wǎng)中，電能質(zhì)量擾動信號具有時變性、非線性與波動性等特性，在監(jiān)測與傳輸電能質(zhì)量信號時，獲取的電能質(zhì)量信號會夾雜諧波與噪聲，擾動特性被覆蓋，使得電能質(zhì)量擾動起止時刻難以準確檢測[3-4]。因此，研究如何在諧波與噪聲環(huán)境中準確地測量電能質(zhì)量擾動起止時刻對電能質(zhì)量監(jiān)測與分析具有重要意義[5-6]。

為準確地檢測噪聲環(huán)境下電能質(zhì)量擾動的起止時刻，國內(nèi)外研究者已提出很多算法。文獻[7]基于形態(tài)濾波與弧長差分對電能質(zhì)量擾動時刻進行檢測定位，但形態(tài)濾波的結(jié)構(gòu)元素難以確定，影響檢測精度，具有一定的局限性。文獻[8-10]基于稀疏分解算法對電能質(zhì)量擾動信號進行稀疏分析，但稀疏字典構(gòu)造難以匹配信號的稀疏特性，導(dǎo)致信號重構(gòu)失真嚴重，影響檢測效果。文獻[11-12]通過小波包分解實現(xiàn)電能質(zhì)量擾動參數(shù)檢測，并有效抑制了噪聲的影響，但小波基函數(shù)選擇缺乏自適應(yīng)性，無法保證最優(yōu)檢測效果。且上述算法計算復(fù)雜，難以滿足嵌入式實現(xiàn)要求，影響電能質(zhì)量擾動檢測的實時性。

為實現(xiàn)在噪聲環(huán)境下電能質(zhì)量擾動的起止時刻實時準確檢測，文獻[13]利用奇異值分解（Singular Value Decomposition, SVD）算法對電能質(zhì)量擾動起止時刻定位，但奇異值選取與閾值設(shè)定過于依靠專家經(jīng)驗，且對復(fù)合擾動與擾動幅值較小的擾動無法檢測；文獻[14]通過滑動窗SVD（Sliding Window SVD, SWSVD）與希爾伯特-黃變換（Hilbert-Huang Transform, HHT）相結(jié)合實現(xiàn)對電能質(zhì)量擾動起止時刻檢測，但HHT存在模態(tài)混疊問題，且對過零點檢測不靈敏。上述算法有效地實現(xiàn)了噪聲環(huán)境下擾動起止時刻的快速檢測，但電能質(zhì)量擾動起止時刻的特征提取易受擾動幅值、過零點等參數(shù)變化的影響，造成擾動起止時刻的檢測誤差。

為彌補現(xiàn)有算法在噪聲環(huán)境下對復(fù)合擾動、擾動幅值波動與過零擾動檢測的不足，本文以原始擾動信號與重構(gòu)信號的信噪比為依據(jù)，將辛幾何模態(tài)分解（Symplectic Geometry Modal Decomposition, SGMD）獲取辛幾何分量（Symplectic Geometry Component, SGC）進行自適應(yīng)重構(gòu)，基于重構(gòu)信號計算短時能量，推導(dǎo)短時能量無參自適應(yīng)閾值算式，構(gòu)建短時能量差分因子，提出基于自適應(yīng)SGMD和短時能量差分因子的電能質(zhì)量擾動檢測算法。據(jù)此研制基于LabVIEW的電能質(zhì)量擾動參數(shù)檢測平臺，并通過仿真和實測平臺驗證本文提出算法的準確性與有效性。

1 自適應(yīng)SGMD

1.1 自適應(yīng)SGC重構(gòu)

辛幾何模態(tài)分解基于相空間重構(gòu)計算Hamilton矩陣的特征值，通過對應(yīng)特征向量構(gòu)造辛幾何分量，能有效分解非線性、非平穩(wěn)時間序列信號，同時保持時間序列不變性[15-16]。相對與經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（Empirical Mode Decomposition, EMD）和集成經(jīng)驗?zāi)B(tài)分解（Ensemble-EMD, EEMD），能有效避免模態(tài)混疊問題[17]。

式中，=-(-1)；為延遲時間；為嵌入維數(shù)。原始信號的功率密度最大峰值頻率為max，s為采樣頻率，如果歸一化頻率小于10-3，則=/3；否則=1.2s/max[18]。

通過軌跡矩陣構(gòu)造Hamilton矩陣，有

式中，=T。

對進行二次方得到=2，通過householder變換構(gòu)造辛正交矩陣，可得

由Hamilton矩陣的性質(zhì)可知，特征值σ為

對角平均化后得到的個初始單分量信號之間具有周期相似性，需對初始單分量進行重構(gòu)。矩陣為×維的矩陣，將1與其余單分量(≠1)進行周期相似性分析，高度相似的與1重構(gòu)，獲得第一個SGC1，將參與SGC1重構(gòu)的分量從中移除，剩余的的單分量矩陣表示為余量1，余量矩陣求和得余量信號1，計算余量信號與原始信號之間的方均根誤差，即

式中，為迭代次數(shù)。

當(dāng)方均根誤差大于給定閾值時，將剩余的單分量矩陣作為迭代原始矩陣進行進一步的相似性分析，直到滿足迭代終止條件，從而獲得最終結(jié)果。

式中，為獲得的SGC分量數(shù)。

復(fù)雜電網(wǎng)環(huán)境中的電能質(zhì)量擾動信號往往包含強噪聲，傳統(tǒng)的SGMD將所有的SGC分量進行信號重構(gòu)，會導(dǎo)致去噪效果不佳，選取較少的SGC分量重構(gòu)則會丟失擾動信號關(guān)鍵信息，影響電能質(zhì)量擾動檢測效果。本文從信號信噪比的定義出發(fā)，提出一種基于信噪比的自適應(yīng)SGC重構(gòu)算法。定義原始信號()與前個SGC分量重構(gòu)信號間的噪聲比為

通過不斷計算SNRk發(fā)現(xiàn)，隨著k遞增SNRk會逐漸增大，隨后減少，當(dāng)SNRk＞SNRk+1時，此時k則為最佳前k個SGC重構(gòu)分量，如圖1所示。

由圖1可知，原始信號()通過自適應(yīng)SGMD重構(gòu)得到的最佳時域信號()為

1.2 自適應(yīng)SGMD性能分析

為驗證本文提出的自適應(yīng)SGMD（Adaptive SGMD, ASGMD）算法對不同噪聲水平干擾信號的重構(gòu)效果，在電能質(zhì)量擾動信號中添加10～30dB的高斯白噪聲，利用不同的去噪算法對其進行濾波。在不同水平的高斯白噪聲下，重構(gòu)后SNR比較如圖2所示，圖2a為單一擾動（中斷），圖2b為復(fù)合擾動（暫降+諧波）。

圖2 不同算法去噪效果對比

由圖2可見，數(shù)學(xué)形態(tài)法去噪效果不明顯，當(dāng)原始信號的信噪比增大時易濾除有用信息，導(dǎo)致重構(gòu)信號信噪比降低；隨噪聲強度的變化，EEMD去噪性能不穩(wěn)定；對于含有諧波成分的復(fù)合擾動，小波去噪性能降低；自適應(yīng)小波去噪雖能跟隨噪聲強度自適應(yīng)調(diào)整閾值，達到較好的去噪效果，但在信噪比低于15dB強噪聲環(huán)境下，去噪性能下降，而本文提出算法可隨著噪聲變化進行自適應(yīng)去噪，呈現(xiàn)穩(wěn)定的重構(gòu)去噪效果，適用于單擾動和復(fù)合擾動，且在低信噪比時魯棒性更強。

為進一步驗證自適應(yīng)SGMD算法對重構(gòu)后的電能質(zhì)量擾動信號是否保留諧波信號的擾動特性，對重構(gòu)后的諧波信號進行HHT分析。選取諧波信號模型為()=sin(t)+0.38sin(3t)+0.24sin(7t)，該信號存在3次諧波與7次諧波成分，幅值分別為0.38V與0.24V，添加20dB白噪聲，對重構(gòu)信號進行自適應(yīng)變分模態(tài)分解得到三個模態(tài)分量imf1、imf2、imf3，分別對這三個模態(tài)分量進行HHT變換，得到重構(gòu)信號的瞬時頻率與瞬時幅值，并與小波（Wavelet Transform, WT）重構(gòu)算法、SGMD算法進行對比分析，結(jié)果見表1。

表1 諧波信號擾動特征檢測結(jié)果

Tab.1 Disturbance characteristic detection results of harmonic signal

由表1可知，小波分解重構(gòu)后的諧波信號的部分擾動特征被當(dāng)成噪聲信號濾除，導(dǎo)致頻率與幅值特征檢測誤差較大；SGMD得到的檢測結(jié)果與諧波信號所設(shè)定參數(shù)基本吻合；而ASGMD在SGMD基礎(chǔ)上進行改進，具有自適應(yīng)性，去噪效果明顯，更有效保留了信號的時頻、時幅擾動特征。

2 自適應(yīng)SGMD電能質(zhì)量擾動時刻檢測

2.1 短時能量差分因子構(gòu)建

短時能量計算量小，實現(xiàn)簡單且能準確反映信號時域變化特征[19]。本文通過計算重構(gòu)后的電能質(zhì)量擾動信號的短時能量，并構(gòu)建短時能量差分因子，獲取擾動起止時刻的特征信息。

對于通過自適應(yīng)SGMD重構(gòu)得到的時域信號()的短時能量()為

式中，()為窗函數(shù)；inc為幀移；f為幀數(shù)；為窗寬。

根據(jù)短時能量信息特征，當(dāng)時域()中存在擾動時，短時能量將出現(xiàn)梯度性變化，從而反映擾動信息。電壓暫降的短時能量信息如圖3所示。

圖3 信號的短時能量結(jié)果

由圖3可知，短時能量信息能夠?qū)崟r反映被測信號的幅值變化。當(dāng)擾動發(fā)生時，短時能量()實時變化，從而通過()的梯度位置即可對擾動起止時刻進行定位。

結(jié)合短時能量()的特點，利用差分運算凸顯()坡度變化時刻，通過式（11）構(gòu)建短時能量差分因子，獲取指示信號，結(jié)合閾值檢測擾動，定位指示信號波峰，即擾動起止時刻。

2.2 無參自適應(yīng)閾值

在指示信號的波峰定位中，閾值設(shè)定將影響最終擾動起止時刻的定位。傳統(tǒng)閾值設(shè)定方法通過小波分析估計信號噪聲含量設(shè)定閾值，但小波分解難以選擇合適的母函數(shù)，且需調(diào)整參數(shù)才能達到最優(yōu)效果[20]，本文通過短時能量信息推導(dǎo)無參自適應(yīng)閾值，簡化閾值計算，增強算法的實時性。

現(xiàn)有閾值設(shè)定為

式中，為參數(shù)，可根據(jù)具體情況調(diào)整獲得最佳效果；median(·)為取中值函數(shù)；|H|為信號()經(jīng)小波分解后的高頻系數(shù)。

對經(jīng)過差分運算的短時能量信息，大部分噪聲已通過ASGMD進行前置濾除，式（12）閾值設(shè)定方法已經(jīng)不適用，且計算過程需通過小波分解，計算量大，對此本文基于式（12）推導(dǎo)無參自適應(yīng)閾值。

閾值設(shè)定主要是為消除噪聲的影響，考慮差分因子與噪聲間的關(guān)系，通過計算獲得原始信號()的短時能量差分因子均值mean()與信噪比的變化曲線如圖4所示。

圖4 mean(S)與信噪比關(guān)系

由圖4可知，隨信噪比增大，mean()逐漸減小，且不同擾動類型mean()具有同樣趨勢，結(jié)合短時能量差分因子特性，將式（12）的median(|H|)替換為mean()。當(dāng)短時能量中的窗寬變化時，擾動指示信號的幅值會跟隨變化。為使閾值跟隨窗寬自適應(yīng)變化，在多次對比試驗分析下，當(dāng)=/16時獲得最佳無參自適應(yīng)閾值檢測結(jié)果，從而避免式（12）小波分解運算，簡化閾值計算，據(jù)此建立無參自適應(yīng)閾值，增強算法實時性。

2.3 自適應(yīng)閾值擾動起止時刻提取

通過無參自適應(yīng)閾值與短時能量差分因子間的比較，有

若()≥則保留()；若()＜，將()置零。通過'()的波峰位置即可定位擾動起止時刻。基于本文提出的電能質(zhì)量擾動起止時刻檢測結(jié)果如圖5所示。

圖5a為原始帶噪擾動信號()，圖5b自適應(yīng)SGMD重構(gòu)信號()，圖5c為通過式（10）計算得到的短時能量信息，圖5d為短時能量差分因子與對應(yīng)閾值，圖5e為通過自適應(yīng)閾值量化后的短時能量差分因子，圖5f為波峰定位結(jié)果，從而充分說明本文提出算法的可行性。

圖5 本文算法檢測結(jié)果

2.4 本文算法檢測流程

本文提出的自適應(yīng)SGMD和短時能量差分因子的電能質(zhì)量擾動檢測算法流程如圖6所示。

圖6 本文算法流程

具體實施步驟如下：

（1）通過傳統(tǒng)的SGMD分解獲取電能質(zhì)量原始信號()的辛幾何分量SGC。

（2）基于信噪比改進傳統(tǒng)SGMD重構(gòu)過程，自適應(yīng)重構(gòu)SGC得到最佳時域信號()。

（3）計算()的短時能量信息()。

（4）通過差分運算構(gòu)建短時能量差分因子，獲取指示信號。

（5）基于短時能量信息推導(dǎo)無參自適應(yīng)閾值，簡化閾值計算。

（6）通過短時能量差分因子與無參自適應(yīng)閾值實現(xiàn)電能質(zhì)量擾動檢測。

3 仿真分析

為了驗證本文提出的自適應(yīng)SGMD和短時能量差分因子算法的電能質(zhì)量擾動濾波及檢測性能，分別針對單一擾動檢測、復(fù)合擾動檢測、過零點擾動檢測以及抗噪性與實時性進行試驗。仿真時采樣頻率設(shè)置為3.2kHz，采樣時間為500ms。

3.1 單一擾動檢測

為驗證本文算法對不同單一擾動的檢測性能，添加20dB的高斯白噪聲，分別對電壓暫降、電壓暫升、電壓中斷以及暫態(tài)振蕩進行檢測，檢測結(jié)果如圖7所示，并進一步驗證不同擾動幅值對本文算法檢測效果的影響，檢測結(jié)果見表2。

圖7 單一擾動檢測結(jié)果

表2 本文算法單一擾動檢測結(jié)果（20dB）

Tab.2 Single disturbance detection results of the proposed algorithm(20dB)

由表2和圖7可知，本文提出算法通過對單一擾動構(gòu)建短時能量差分因子，可準確實現(xiàn)擾動起止時刻精準定位，且在擾動幅值變化情況下對暫降、暫升、中斷均能準確檢測擾動起止時刻。當(dāng)擾動幅值低于0.2V時，暫態(tài)振蕩臨近擾動結(jié)束時幅值衰減過快，短時能量差分因子無法有效跟蹤擾動起止時刻的變化，也即現(xiàn)有檢測算法的共性問題，對于其他單一擾動僅出現(xiàn)0.3ms的誤差（0.3ms為采樣點間隔時間）。可見，本文提出算法對單一擾動檢測具有良好的準確性。

3.2 復(fù)合擾動檢測

實際電網(wǎng)運行過程中，電能質(zhì)量擾動可能包含諧波組成的復(fù)合擾動。為了驗證本文算法在復(fù)合擾動下的電能質(zhì)量擾動起止時刻檢測準確性，對暫降+諧波，暫升+諧波以及中斷+諧波幾種復(fù)合擾動進行檢測，其結(jié)果分別如圖8與表3所示。

圖8 復(fù)合擾動檢測結(jié)果

表3 本文算法復(fù)合擾動檢測結(jié)果（20dB）

Tab.3 Composite disturbance detection results of the proposed algorithm(20dB)

由表3和圖8可知，本文算法在諧波干擾下同樣能有效檢測擾動起止時刻，表明本文算法不受諧波干擾的影響，且當(dāng)擾動幅值為0.2V時的微小擾動同樣不會對本文算法的檢測精度造成影響，說明本文提出算法在復(fù)合擾動下仍保持較高的準確性。

3.3 過零擾動與噪聲影響分析

當(dāng)電能質(zhì)量擾動發(fā)生在過零時刻或臨近過零時刻時，傳統(tǒng)檢測算法難以實現(xiàn)對擾動起止時刻準確檢測，且檢測精度容易受噪聲干擾影響。因此本文通過對不同的過零時刻擾動進行試驗，并驗證算法的抗噪性，過零擾動檢測結(jié)果見表4。

由表4可知，本文算法在不同噪聲強度下對三種單一擾動與復(fù)合擾動（暫降、暫升、中斷、暫降+諧波、暫升+諧波與中斷+諧波）的過零擾動時刻的檢測精度可控制在采樣時間間隔內(nèi)，不受噪聲干擾的影響，具有很強的抗噪性。對于暫態(tài)振蕩，由于擾動幅值在衰減過程容易受到噪聲干擾，在20dB的強噪聲環(huán)境下，檢測精度會受到影響，但檢測結(jié)果仍可以反映暫態(tài)振蕩起止情況。

表4 過零擾動檢測結(jié)果

Tab.4 Zero-crossing disturbance detection results

3.4 與現(xiàn)有算法比較

為了進一步驗證本文提出算法的準確性和有效性，分別選取SVD檢測算法、SWSVD算法[21]以及本文算法進行仿真比較，擾動信號分別添加50dB、30dB與20dB的白噪聲，分別驗證不同算法對七種電能質(zhì)量擾動起止時刻檢測的準確性與抗噪性，檢測結(jié)果見表5。

表5 不同算法檢測結(jié)果對比

Tab.5 Comparison results of different algorithms

（續(xù)）

由表5可知，基于本文提出算法的檢測精度遠高于現(xiàn)有SVD檢測算法和SWSVD檢測算法，尤其在復(fù)合擾動與低信噪比環(huán)境下更為明顯。由于SVD檢測算法通過選取固定的奇異值分量信號進行擾動檢測，抗噪性較差，當(dāng)信噪比低于30dB時，傳統(tǒng)SVD檢測已失效。而SWSVD通過選取最大奇異值作為擾動起止時刻的指示信息，丟失部分擾動特征信息，導(dǎo)致算法檢測準確性變差。而本文提出算法通過自適應(yīng)SGMD去噪，有效地濾除了噪聲干擾并保留了擾動特性，且無參自適應(yīng)閾值有效避免了閾值參數(shù)對擾動時刻檢測的影響，因此本文提出算法更適用于在強噪聲環(huán)境下對電能質(zhì)量擾動起止時刻檢測。

3.5 實時性分析

電能質(zhì)量擾動檢測的實時性要求較高，為檢測本文算法運算量，分別利用SVD、SWSVD和本文的短時能量差分因子進行擾動檢測，對三種擾動的起止時刻進行檢測，得到的運算時間對比見表6。仿真平臺的具體配置為：Intel(R) Core(M) i5-2450M，CPU 2.5GHz，GEFORCE 610M，Matlab2016b。

表6 算法運算時間對比

Tab.6 Comparison of algorithm computational time

由表5和表6可知，SVD算法簡單、運算量小，檢測速度快，但由于奇異值的選取具有主觀性，且閾值設(shè)定不具有自適應(yīng)性，無法滿足復(fù)合擾動的檢測，導(dǎo)致檢測結(jié)果不理想。SWSVD由于需要構(gòu)造滑動Hankel矩陣，影響運算速度，而本文提出的算法在保證高精度檢測的同時還能兼顧較高的實時性，具有更高的實用性。

4 實測平臺構(gòu)建與驗證

為了實際驗證本文提出的基于自適應(yīng)辛幾何模態(tài)分解和短時能量差分因子算法對電能質(zhì)量擾動檢測的準確性和有效性，構(gòu)建基于虛擬儀器架構(gòu)的電能質(zhì)量擾動檢測試驗平臺。試驗平臺由三相標準源HBS1030、電壓互感器DL-PT202H1、數(shù)據(jù)采集卡NI USB-6210和LabVIEW上位機檢測系統(tǒng)構(gòu)成。電壓互感器以220V/4V的變換比降低標準源產(chǎn)生的電壓信號。信號通過16位NI USB-6210獲取，采樣頻率設(shè)置為5kHz，采集信號后，USB實時將信號數(shù)據(jù)傳輸?shù)缴衔粰C，由上位機軟件LabVIEW基于本文提出算法開發(fā)電能質(zhì)量擾動起止時刻的檢測與實時顯示等功能，實測試驗平臺的實物如圖9所示，電能質(zhì)量擾動檢測系統(tǒng)的LabVIEW界面如圖10所示，實際測量結(jié)果見表7。

圖9 試驗平臺實物

圖10 檢測系統(tǒng)界面

表7 電能質(zhì)量擾動實測結(jié)果

Tab.7 The measured results of power quality disturbance

由表7可知，本文所提算法對單一擾動、復(fù)合擾動以及過零擾動均能準確檢測擾動起止時刻，且檢測精度不受擾動幅值變化的影響，實測結(jié)果滿足GB/T 30137—2013電能質(zhì)量監(jiān)測儀國家標準，為電網(wǎng)電能質(zhì)量監(jiān)測與治理提供重要依據(jù)。

5 結(jié)論

本文提出了基于ASGMD和短時能量差分因子的電能質(zhì)量擾動檢測算法，仿真與實測結(jié)果表明：通過ASGMD濾波改進了傳統(tǒng)SGMD算法的重構(gòu)過程，提升了信號的信噪比，更能有效地保留原始信號的特征信息；無參自適應(yīng)閾值簡化了傳統(tǒng)閾值的運算量，計算方法簡單；短時能量差分因子能準確地提取電能質(zhì)量擾動起止時刻的特征，檢測準確度高。本文算法在單擾動、復(fù)合擾動和過零點擾動下均能有效實現(xiàn)電能質(zhì)量擾動起止時刻的檢測，并有效避免了噪聲干擾的影響。相比現(xiàn)有檢測算法，本文提出算法提高了SGMD算法的時頻分辨率，有效地保留了擾動信號的時頻特性，克服了閾值參數(shù)與擾動幅值波動對檢測精度的影響，為電能質(zhì)量檢測與分析提供一種新的解決思路。

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Application of Adaptive Symplectic Geometry Modal Decomposition and Short-Time Energy Difference Factor in Power Quality Disturbance Detection

Li Yunfeng Gao Yunpeng Cai Xingyue Zhu Yanqing Wu Cong

（College of Electrical and Information Engineering Hunan University Changsha 410082 China）

To solve the problem that the power quality disturbance signal in power grid is difficult to detect accurately in the strong noise environment, an algorithm for power quality disturbance detection based on adaptive symplectic geometric mode decomposition and short-time energy difference factor is proposed in this paper. Firstly, the filter reconstruction of traditional symplectic geometric mode decomposition is improved based on adaptive symplectic geometric mode decomposition to reconstruct power quality disturbance signals accurately. Then, the short-term energy of the reconstructed signal is calculated to derive the parameter free adaptive threshold calculation formula based on short-time energy and construct the short-term energy differential factor. Based on this, a power quality disturbance detection platform based on virtual instrument is developed to detect the power quality disturbance accurately in real life. The simulation and the experimental results show that the proposed algorithm can detect the disturbance start and end time effectively for single disturbance, complex disturbance and zero crossing disturbance under noise environment, and can effectively overcome the influence of disturbance amplitude fluctuation on the detection results. Compared with the existing detection algorithm, the measurement results are more rapid and accurate.

Power quality disturbance, symplectic geometry modal decomposition, short-term energy, adaptive threshold, anti-noise

10.19595/j.cnki.1000-6753.tces.211210

TM935.2

國家自然科學(xué)基金（51777061）和國家重點研發(fā)計劃（2021YFF0602402）資助項目。

2021-08-04

2022-02-10

李云峰 男，1992年生，博士研究生，研究方向為電能質(zhì)量分析、智能信息處理。E-mail：yfli613@hnu.edu.cn

高云鵬 男，1978年生，教授，博士生導(dǎo)師，研究方向為電能質(zhì)量分析、智能信息處理。E-mail：gfront@126.com（通信作者）

（編輯 赫蕾）