【摘 要】
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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
【基金项目】
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国家863高技术基金资助项目(2015AA050203)~~
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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。
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