面向电能质量监测的压缩感知采集模式研究

发布时间：2017-08-06 23:22

  本文关键词：面向电能质量监测的压缩感知采集模式研究

  更多相关文章： 电能质量监测 压缩感知 时空压缩感知 测量矩阵优化

【摘要】：随着智能电网技术的发展,尤其是发电侧新能源接入、输电侧特高压飞速发展、用电侧负荷类型日益丰富的趋势下,电能质量也面临着越来越多的扰动和不稳定因素,因此,电能质量问题的解决受到了广泛的重视。电能质量监测作为解决电能质量问题的数据来源和信息基础,其数据采集技术的发展对于提高电能质量数据采集的效率、改善电能质量监测数据的准确性具有重要意义。目前,电能质量数据量急剧增多的环境下,解决海量电能质量数据采集传输的主要手段为对采样后数据进行压缩处理,在传输端降低传输的数据量,实现数据压缩；而缺乏解决电能质量数据量庞大的源端数据压缩实现方式。压缩感知理论的出现正是解决这一问题的有效途径。为解决电能质量数据采集传输数据量庞大、传统数据压缩方式前端计算能力有限的问题,本文中将压缩感知理论应用于电能质量监测数据采集,实现了电能质量数据监测数据量的有效减少,突破源端设备计算处理能力瓶颈：并且在此基础上,提出了一种面向用电侧电能质量监测的时空压缩感知方法,充分考虑相似用户间电能质量监测数据的空间相关性和电能质量数据本身的时间可稀疏性,通过对稀疏基的变形实现时空二维的压缩感知,实现了更低维的压缩感知采集模式,进一步提升了数据采集压缩比并有效提升了重构效率。另一方面,还提出了一种测量矩阵的优化构建方法,基于克罗内克积和Gram矩阵,实现了测量矩阵非相关特性的优化,从而实现压缩感知重构精度的提升,即增强了相同重构精度下的可压缩比；通过实验验证,本文中的算法均能体现出良好的压缩效果,准确重构原始信号,为改善电能质量监测数据采集模式提供重要解决手段,为实现电网各环节的广泛电能质量监测开辟了新途径。
【关键词】：电能质量监测 压缩感知 时空压缩感知 测量矩阵优化
【学位授予单位】：华北电力大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM76
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-9
• 第1章 绪论9-16
• 1.1 课题背景及研究的目的和意义9
• 1.2 电能质量监测数据采集技术的发展现状9-12
• 1.2.1 电能质量监测数据采集技术国内外研究现状9-11
• 1.2.2 电能质量监测数据采集技术的发展趋势11-12
• 1.3 压缩感知理论的发展应用12-15
• 1.3.1 压缩感知理论的发展历程12-13
• 1.3.2 压缩感知理论研究现状13-14
• 1.3.3 压缩感知理论在电能质量监测的应用及发展趋势14-15
• 1.4 论文结构及主要研究内容15-16
• 第2章 电能质量压缩感知理论16-22
• 2.1 压缩感知理论框架16-19
• 2.1.1 稀疏矩阵16-17
• 2.1.2 测量矩阵17-18
• 2.1.3 重构算法18-19
• 2.2 电能质量信号模型分析19-21
• 2.2.1 电能质量信号模型19-20
• 2.2.2 电能质量信号可稀疏性分析20-21
• 2.3 本章小结21-22
• 第3章 面向用电侧电能质量监测的时空压缩感知方法22-31
• 3.1 时空压缩感知模型架构22-25
• 3.1.1 常规电能质量数据采集模型22-23
• 3.1.2 时空压缩感知数据采集模型23-25
• 3.2 时空压缩感知模型分析25-26
• 3.3 仿真验证分析26-29
• 3.3.1 重构曲线对比26-28
• 3.3.2 统计量对比28-29
• 3.4 本章小结29-31
• 第4章 面向电能质量监测的测量矩阵优化方法31-40
• 4.1 测量矩阵特性分析31-32
• 4.2 基于克罗内克积的测量矩阵构建32-33
• 4.3 基于GRAM矩阵的测量矩阵优化33-35
• 4.4 仿真验证分析35-39
• 4.5 本章小结39-40
• 第5章 结论与展望40-42
• 5.1 结论40-41
• 5.2 展望41-42
• 参考文献42-46
• 攻读硕士学位期间发表的论文及其它成果46-47
• 致谢47

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本文编号：631920