电网技术
電網技術
전망기술
Power System Technology
2015年
8期
2351-2357
,共7页
电能质量%压缩感知%时空模型%重构周期
電能質量%壓縮感知%時空模型%重構週期
전능질량%압축감지%시공모형%중구주기
electric power quality%compressed sensing%time-space model%reconstruction period
针对当前电能质量监测采样数据量庞大、前端数据计算处理负荷激增的问题,提出了一种自检测电能质量数据时空压缩感知方法.该方法采用压缩感知理论突破了基于奈奎斯特采样定律的传统采样方式需要大量传输数据的瓶颈;并充分考虑多个同类型测量对象的数据相关性,将不同小区的用电数据投射为二维矩阵,通过二维离散余弦变换稀疏基变形推导实现时空压缩感知;且针对冲击脉冲信号重构识别不稳定提出脉冲自检测机制与压缩感知模型结合;最后经实验证明该方法能实现电能质量数据的准确重构、提高传输数据压缩率、缩短采样重构周期从而增大控制中心可处理数据容量,提高工作效率.
針對噹前電能質量鑑測採樣數據量龐大、前耑數據計算處理負荷激增的問題,提齣瞭一種自檢測電能質量數據時空壓縮感知方法.該方法採用壓縮感知理論突破瞭基于奈奎斯特採樣定律的傳統採樣方式需要大量傳輸數據的瓶頸;併充分攷慮多箇同類型測量對象的數據相關性,將不同小區的用電數據投射為二維矩陣,通過二維離散餘絃變換稀疏基變形推導實現時空壓縮感知;且針對遲擊脈遲信號重構識彆不穩定提齣脈遲自檢測機製與壓縮感知模型結閤;最後經實驗證明該方法能實現電能質量數據的準確重構、提高傳輸數據壓縮率、縮短採樣重構週期從而增大控製中心可處理數據容量,提高工作效率.
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