基于压缩感知的电能质量数据压缩技术研究

发布时间：2017-06-04 14:00

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【摘要】：电能质量数据采集具有采样频率高,监测时间长的特点。有效的对电能质量数据进行压缩是非常有必要的。现有的数据采样压缩方法,是基于奈奎斯特采样定理,具有采集数据量大,压缩效果差的缺点。文中引用新的压缩方法-压缩感知理论,突破传统的采用定理的限制,将采样和压缩结合在一起,大幅降低了数据采样量。该方法针对电能质量数据特点,采用傅里叶稀疏基和OMP重构算法进行数据压缩重构。通过与小波变换技术进行仿真对比显示,其不仅能有效对数据进行压缩,并且数据压缩的性能指标有了很大的提高,为电力系统数据压缩提供了新的分析处理方法。
【作者单位】： 河海大学文天学院电气信息工程系;
【关键词】： 压缩感知 小波变换 稀疏基 正交匹配追踪算法
【基金】：河海大学文天学院校级科研项目(WT14002)
【分类号】：TM711
【正文快照】： 电能质量信号涵盖了广泛的频谱范围,造成的实时采集数据可能高达数兆[1]。按照Nyquist采样定理,对电能数据进行采集时,采样频率必须大于原始信号的最高频率的两倍。要精确记录各类电能质量信号,会产生巨大的数据量,这就对存储空间提出高要求,且给传输带来了困难。因此,在不损

【相似文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 陈警众;电能质量讲座 第四讲 电能质量改善措施的实际应用[J];供用电;2001年01期

2 ;教育部电能质量工程研究中心[J];安徽科技;2002年03期

3 奚s

本文编号：421149