大規模かつ複雑な火力発電所の運転監視データのノイズ問題に対処するために、状態認識に基づいた改良経験モード分解ノイズ除去（SREMD）アルゴリズムが提案されました。このアルゴリズムは経験モード分解（EMD）手法をベースにし、まず有意な異常データを除去するためにポウタ基準に基づいたフィルタリング手法を使用し、次にデータの連続変化率に基づいて動的に発電所の運転状態を認識し、最後に発電所の安定した過渡過程に対してそれぞれのEMDノイズ除去を行い、火力発電所の状態変化特性に適応します。このアルゴリズムは実際の運転データに適用され、その結果、本研究のアルゴリズムが火力発電所の監視データのノイズ処理を効果的に完了し、信号の全体的な傾向を保ちつつより良いノイズ除去効果を得たことが示されました。

火力発電所；データの前処理；ノイズ除去；フィルタリング；ポウタ基準；EMD；状態認識