Pour résoudre le problème de filtrage des données de surveillance de l'exploitation des grandes centrales thermiques dans des conditions de volume de données important et complexes, un algorithme amélioré de filtrage par décomposition modale empirique basé sur la reconnaissance de l'état (SREMD) a été proposé. Cet algorithme s'appuie sur la méthode de décomposition modale empirique (EMD) en premier lieu, utilisant une méthode de filtrage basée sur le critère de Pauta pour éliminer les données exceptionnelles significatives, puis en identifiant dynamiquement l'état de fonctionnement de la centrale en fonction du taux de variation continu des données, et enfin en réalisant un filtrage ciblé par méthode EMD pour les processus d'état stable et de transition de la centrale indépendamment, afin de s'adapter aux caractéristiques de commutation d'état de la centrale thermique. Cet algorithme a été utilisé sur des données réelles de fonctionnement de la centrale, et les résultats ont montré que l'algorithme de cette étude a effectivement accompli la prétraitement de filtrage des données de surveillance de la centrale thermique, obtenant de meilleurs résultats de filtrage tout en maintenant la tendance globale du signal.

centrale thermique; prétraitement des données; filtrage; critère de Pauta; EMD; reconnaissance de l'état