引入基于集合经验模态分解与能量结合的去噪算法,并利用滑动窗口检验实现对历史过程数据的稳态检测,通过标准差递推方法提高了计算效率;借鉴机器学习中数据标记思想,滑动窗口参数通过对少量"标签"数据辨识确定。以某电站1000MW机组的总风量数据为实验对象进行稳态检测实验。实验结果表明,基于集合经验模态分解与能量结合的去噪算法具有很好的去噪效果,基于该方法与滑动窗口检验结合的稳态检测方法具有检测灵敏度高且检测速度快的特点,适用于对海量电站历史数据进行稳态数据筛选。
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