针对传统的Prony算法在谐波及间谐波检测过程中对噪声敏感,导致辨识精度不高的问题,提出了一种基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)和Prony的改进算法。基于SVD理论,提出了一种奇异点辅助算法,自适应地选取奇异值分解的有效阶次,从而精确地滤除噪声信号。基于已确定的有效阶次,利用改进的Prony算法对滤除噪声之后的信号进行参数辨识,可以准确地估计出各个谐波及间谐波分量的参数。通过MATLAB仿真分析,表明算法能够准确地提取出电力信号的参数信息,具有一定的应用价值。
