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摘要
电力扰动数据蕴含大量系统和设备状态信息，基于电力扰动检测分析可实现系统和设备的状态感知。现有扰动检测方法以检测电能质量扰动和故障扰动为主，算法针对性强，通用性和适应性较差，尤其当扰动幅值小或持续时间短时，检测灵敏度较低。为此，提出一种通用的高灵敏度电力扰动检测方法，基于相邻周期差分信号的奇异值分布规律实现扰动检测，利用奇异值极差进行扰动与正常波形区分，提出基于历史奇异值极差序列参考值和差分信号分布特征的自适应阈值计算规则。通过大量仿真和现场实测数据对算法进行验证，结果表明算法在强噪声背景下对各类微弱扰动均具有较高检测灵敏性，证明了算法的正确性和有效性。
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单位国网冀北电力有限公司; 四川大学
