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申请/专利权人：国网湖北省电力有限公司荆门供电公司

摘要：本发明公开了一种基于改进麻雀算法优化变分模态的电力谐波去噪方法，主要步骤如下：一、采用基于Logistic‑Tent映射、平衡因子、麻雀数目动态变化以及个体扰动策略的改进麻雀算法并将品质因子作为目标函数对VMD进行参数寻优；二、利用ISSA优化的VMD分解对谐波信号进行分解；三、通过谱相关系数区分信号分量和噪声分量，得到降噪信号，本发明的优点是：可有效消除电力谐波信号的噪声，从而提高谐波检测法的准确率，保证电网安全运行。

主权项：1.一种基于改进麻雀算法优化变分模态分解的电力谐波去噪方法，其特征在于，包括步骤如下：1采集原始电力谐波信号x，并利用改进麻雀算法优化变分模态分解ISSA-VMD的分解模态数k和惩罚因子α进行寻优；2将变分模态分解VMD的分解参数k和惩罚因子α分别设置为[2，30]、[1500，3000]，利用虫口映射-帐篷映射Logistic-Tent生成初始种群，Logistic-Tent混沌映射如式1所示， 式中：xi为初始种群，i＝1，2，…，N；x1为[0，1]的随机数；r为0，4的数，取0.1；mod为取模取余运算；3根据初始种群或者调整后的个体参数，对原始信号x进行变分模态分解形成k个本征模态函数IMF；4对分解后的k个IMF分量分别按照幅值划分为m个等长连续小区间Y＝{y1，y2，...，ym-1，ym}，并计算每一个IMF分量的信息熵Hk， 式中：Hk是各IMF分量的信息熵，pj是幅值在ym区间的概率，m为；5计算个体IMF分量的差异系数C，并计算原始信号和重构信号的能量差ΔE， 式中：Hi为各IMF分量的信息熵，为k个IMF信息熵的平均值，为原始信号的能量值，为各IMF分量重构后信号的能量值；6计算品质因数Qf，将其作为个体麻雀的适应度函数，并重复步骤3-6，计算出种群每一个体的适应度；同时，对麻雀个体参数进行调整； 7当迭代次数大于等于最大迭代次数Tmax，则转入步骤8，否则返回3；8选择种群中适应度最小的个体参数作为变分模态分解的最优参数，并进行变分模态分解；9计算每个IMF分量与原始信号的谱相关系数ρ，并将大于0.1的IMF分量作为有效分量进行重构，得到降噪信号，谱相关系数是指先利用傅里叶变换求模态分量和混合信号的频谱，然后再求频谱之间的相关系数，谱相关系数计算公式如式8所示， 式中：xt为原始信号，IMFt为分解模态分量，xw和IMFw分别为原始信号和分解模态分量的频谱，ρi为IMF分量与原始信号之间频谱的相关系数。

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