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龙图腾网获悉云南电网有限责任公司玉溪供电局申请的专利基于小波包和SVMD的电力系统宽频测量方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN120177869B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-16发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202510300011.X，技术领域涉及：G01R23/16；该发明授权基于小波包和SVMD的电力系统宽频测量方法及系统是由党军朋;王勇;方明;杨洪灿;蒋波;杨传旭;吴超志;李康;颜雪婷;蒋光华设计研发完成，并于2025-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于小波包和SVMD的电力系统宽频测量方法及系统在说明书摘要公布了：本发明涉及一种基于小波包和SVMD相结合的电力系统宽频测量方法，包括以下步骤：获取电路系统中各个测量点的电路信号所对应的频率信息；对频率信息进行小波包分解，确定电力系统宽频测量的最佳小波基；根据最佳小波基对频率信息进行多层分解，得到多个小波频带；对小波频带进行成分提取，得到对应小波频带的谐波成分；利用小波系数相关性算法对谐波成分进行去噪处理，得到降噪谐波；根据EMD算法对降噪谐波进行分解，得到符合预设停止条件的信号残差；根据信号残差计算得到对应各次谐波波形的测算数据。在本发明的技术方案中，能够更准确地捕获信号的时频特性，对于非平稳信号和具有复杂频率结构的信号具有更好的表现。

本发明授权基于小波包和SVMD的电力系统宽频测量方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于小波包和SVMD相结合的电力系统宽频测量方法，其特征在于，包括以下步骤： 步骤1：获取电路系统中各个测量点的电路信号所对应的频率信息； 步骤2：对所述频率信息进行小波包分解，确定电力系统宽频测量的最佳小波基； 步骤3：根据所述最佳小波基对频率信息进行多层分解，得到多个小波频带； 步骤4：对所述小波频带进行成分提取，利用SVMD算法自适应提取特定频率的谐波成分，得到对应所述小波频带的谐波成分； 步骤5：利用小波系数相关性算法对所述谐波成分进行去噪处理，得到降噪谐波； 步骤6：根据EMD算法对所述降噪谐波进行分解，得到符合预设停止条件的信号残差； 步骤7：根据所述信号残差计算得到对应各次谐波波形的测算数据； 以上步骤4中对所述小波频带进行成分提取包括： 首先利用SVMD算法对所述小波频带进行逐次模态分解，得到各分量信号ukt，所述分量信号ukt的表达式为： 式中，ukt为第k个模态分量，Ukt为第k个分量信号的幅值函数，为相位函数，则频率且以上函数都具有非负特性； 其中SVMD算法满足以下约束变分问题： 式中，{ωk}为各分量中心频率列向量；δt为单位脉冲信号，为对时间变量t的导数算子，j为虚数单位，f为原始输入信号，即需要被分解的目标信号，等式条件保证了所有分量之和为原函数； 所述约束变分问题的求解，通过引入拉格朗日乘子λ和惩罚因子α构造具有罚函数的无约束变分问题： 22式定义为增广拉格朗日函数L{uk},{ωk},λ，通过迭代的方式进行求解，迭代公式表示为： 每完成一次迭代计算一次当前模态分量是否满足以下收敛条件： 22-24式中，ft为原始输入信号，λkt为第k个模态约束的拉格朗日乘子，为在第n+1次迭代中，第k个模态分量在频域上的更新结果，为原信号ft的傅里叶变换，为除第k个模态外其余模态在当前迭代中得到的频谱之和，为拉格朗日乘子在频域的表示，ωk为第k个模态分量的中心频率，ω为角频率，为拉格朗日乘子在第n+1次迭代时的更新值，τ为步长系数，K为需要分解出的模态总数，n为迭代次数，k为模态分量的索引，为在第n+1次迭代时，第k个模态分量所对应的中心频率的更新值，为第n次迭代时，第k个模态在频域的表示，为第n+1次迭代时，第k个模态在频域的表示，ε为收敛阈值，是一个小正数，当时，所有模态的更新都足够小，算法满足收敛条件并可停止迭代； 当分解的模态分量满足给定精度时，提取K个分量，信号ft通过SVMD算法可以按照以下方式逐次分解： 式中，uKt为第K个提取的模态分量，xrt为残余分量，即在提取了第K个分量之后，原信号所余下的部分，xut为噪声项或尚未被提取的残余项； 在提取第K个分量uKt时，构建滤波器脉冲响应βKt和βnt，形成SVMD的新的约束准则： 式中，Q1为当对剩余信号施加滤波器βKt后所得到能量的大小，Q1越小说明新滤波器对剩余信号的无效提取越少，可以更好地与剩余部分区分开来，Q2为新分量与之前已提取的分量之间的重叠程度，Q2越小表示新分量uKt与之前已提取的分量之间的重叠或混叠程度越低，各分量间的区分度越好，βKt为避免提取分量uKt频率与残余分量xrt重叠的滤波器脉冲响应，βnt为有效区分相邻提取分量uKt与uK-1t的滤波器脉冲响应； 上述滤波器是确保SVMD算法精确提取各分量的关键约束条件，滤波器的表达式为： 因此，公式21则转化为： 27-28式中，为第k个模态分量的权重函数，用于调节信号在频域上的权重，使得模态主要集中在其中心频率ωK附近，当ω靠近ωK时，取得较大值，表示信号能量主要集中在ωK附近，当ω远离ωK时，迅速衰减，使得该模态不会在远离ωK的频率范围内扩散；为在频域用于调节模态分量的滤波权重函数，用于控制已提取的模态分量的频率分布，以减少相邻模态之间的频率混叠，当ω靠近ωn时，取得较大值，表示该模态在ωn附近具有较大的权重，保持主要频率成分，当ω远离ωn时，迅速减小，使得该模态不会扩展到其他频率区域，从而减少相邻模态之间的频谱重叠；ωK为第k个模态的中心频率，ωn为第n个模态的中心频率，α为惩罚因子，用于调整滤波器的带宽影响； 然后利用NRBO优化算法对所述惩罚因子α进行寻优，并以包络熵最小作为适应度函数： 式中，pi为对离散分量包络幅值分布计算的概率，Si为每个分量的包络熵，N为自然数，i为0，1，2……； 通过上述SVMD与NRBO优化步骤，从所述小波频带内提取出准确的各次谐波分量，并根据所述各次谐波分量对所述小波频带进行成分提取。

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