대용량·복잡한 화력발전소 운영 감시 데이터의 필터링 문제를 해결하기 위해 상태인식을 기반으로 한 개선된 경험적 모달 분해 소음제거(SREMD) 알고리즘이 제안되었습니다. 이 알고리즘은 경험적 모달 분해(EMD) 방법을 기반으로 하며 먼저 중요한 이상 데이터를 제거하기 위해 폴딩(Pauta) 기준을 기반으로 한 필터링 방법을 사용하고, 연속적인 데이터 변화율을 기반으로 발전소 운전 상태를 동적으로 인식한 후, 발전소의 안정 및 전환 과정에 대해 EMD 필터링을 개선하여 화력발전소 상태 변경 특성에 적응합니다. 이 알고리즘은 실제 발전소 운영 데이터에 적용되었으며, 결과는 본 연구 알고리즘이 화력발전소 감시 데이터의 노이즈 전처리를 효과적으로 완료하고 신호의 전반적인 추세를 유지하면서 더 나은 노이즈 제거 효과를 얻었음을 보여주었습니다.

화력발전소; 데이터 전처리; 노이즈 제거; 필터링; 폴딩 기준; EMD; 상태인식