基于改进变分模态分解的电网企业监测数据滤波研究

《基于改进变分模态分解的电网企业监测数据滤波研究》是一篇聚焦于电网企业监测数据处理与分析的研究论文。随着智能电网技术的发展，电网运行过程中产生的大量监测数据对于保障电力系统安全、稳定和高效运行具有重要意义。然而，这些数据往往受到噪声干扰，影响了后续分析与决策的准确性。因此，如何有效提取有用信息并去除噪声成为当前研究的重点。

该论文针对传统滤波方法在处理非线性、非平稳信号时存在的局限性，提出了一种基于改进变分模态分解（Improved Variational Mode Decomposition, IVMD）的滤波方法。变分模态分解（VMD）是一种新型的信号分解技术，能够自适应地将多成分信号分解为多个具有中心频率的模态函数，相较于经验模态分解（EMD）等方法，具有更高的计算效率和稳定性。

论文中对VMD算法进行了改进，主要体现在两个方面：一是优化了模态分解过程中的参数选择，通过引入自适应调整机制，使得算法能够根据输入信号的特点动态调整分解参数，从而提高分解精度；二是结合了小波变换的思想，在VMD分解的基础上进一步进行高频模态的去噪处理，增强了对噪声的抑制能力。

在实验部分，作者选取了电网企业实际运行中采集的电压、电流等监测数据作为实验样本，并与传统的滤波方法如小波阈值法、低通滤波器等进行了对比分析。结果表明，改进后的IVMD方法在信噪比（SNR）、均方误差（MSE）等评价指标上均优于传统方法，能够更有效地保留原始信号的主要特征，同时显著降低噪声的影响。

此外，论文还探讨了IVMD方法在不同噪声水平下的鲁棒性，实验结果表明，即使在高噪声环境下，改进后的算法仍能保持较好的滤波效果，证明了其在实际应用中的可行性与优越性。

该研究不仅为电网企业监测数据的处理提供了新的思路和方法，也为其他领域中类似信号处理问题的解决提供了参考价值。随着电力系统智能化程度的不断提高，对数据质量的要求也日益严格，因此，这种高效的滤波方法有望在未来的电力系统运行与管理中发挥重要作用。

综上所述，《基于改进变分模态分解的电网企业监测数据滤波研究》通过引入改进的变分模态分解算法，解决了电网监测数据中噪声干扰的问题，提高了数据处理的准确性和可靠性。该研究不仅具有理论意义，也具备广泛的应用前景，为电网企业的智能化发展提供了有力的技术支持。