基于改良SVD与Prony的谐波检测算法

简介：
本研究提出了一种结合改良奇异值分解(SVD)和Prony算法的新型谐波检测方法，有效提升电力系统中谐波信号的识别精度。 本段落提出了一种基于奇异值分解（SVD）与Prony算法的改进方法来解决传统Prony算法在谐波及间谐波检测过程中对噪声敏感的问题，并提高了辨识精度。 首先，利用SVD理论开发了奇异点辅助算法以自适应地选取有效阶次。通过以下步骤实现： 1. 对奇异值序列应用滑动窗口平均法降低局部波动。 2. 计算相邻奇异值之间的差异并确定最大差的位置，这可能是奇异点所在位置。 3. 依据设定的阈值筛选超过该阈值的差异以进一步确认奇异点。 4. 结合阶跃式下降特性选择合适的有效阶次。 其次，在已定的有效阶数基础上利用改进后的Prony算法对信号进行参数辨识，提高谐波及间谐波分量参数估计精度。此方法通过结合线性神经网络优化了噪声环境下的识别性能，并增强了鲁棒性和准确性。 经MATLAB仿真分析验证，该方案能够有效地去除电力系统中的噪声并准确地提取出所需的谐波和间谐波信息。相较于传统Prony算法，在各种不同噪声环境下表现出更高的精度与适应能力；同时由于所需数据长度较短，其实时性表现优秀，满足了实际应用中对快速响应的需求。 综上所述，本段落提出的方法利用SVD进行预处理以滤除噪声，并通过自适应选取有效阶次和改进的Prony算法提高谐波检测精度与效率。这为电力系统中的谐波污染治理提供了有效的技术支持。未来研究可以进一步探讨该方法在复杂环境下的稳定性和可靠性以及与其他技术相结合的可能性。