基于压缩感知的电能质量扰动数据稀疏分析与改进重构算法

作     者：刘嫣 汤伟 刘宝泉 Liu Yan;Tang Wei;Liu Baoquan

作者机构：陕西科技大学电气与信息工程学院西安710021 

出 版 物：《电工技术学报》 (Transactions of China Electrotechnical Society)

年 卷 期：2018年第33卷第15期

页      面：3461-3470页

核心收录：

学科分类：080802[工学-电力系统及其自动化] 0808[工学-电气工程] 08[工学] 080402[工学-测试计量技术及仪器] 0804[工学-仪器科学与技术] 

基　　金：陕西省科技统筹创新工程计划项目(2016KTCQ01-35) 陕西省重点科技创新团队计划项目(2014KCT-15) 陕西省教育厅专项科研计划项目(14JK1083)资助 

主　　题：压缩感知 电能质量扰动 DFT 稀疏性 重构算法 

摘      要：基于压缩感知(CS)的电能质量扰动(PQD)信号多采用DFT基进行稀疏分析。但此方法存在频谱泄露问题,降低了原始数据的稀疏性,易造成后续重构算法稀疏度过度估计、执行效率下降。针对上述问题,在对PQD信号进行DFT稀疏分析的基础上,提出了一种对频谱泄露具有免疫能力的改进重构算法。首先对4种典型PQD信号进行了幅度谱推导,详细分析了信号相关参数与稀疏特性的关系。其次在此基础上对自适应匹配追踪(SAMP)算法进行改进,并提出频谱能量差的概念。频谱能量差可以反映出相邻迭代过程中重构信号频谱能量的变化,将该差值作为SAMP算法的迭代终止条件时,能有效地避免稀疏度过度估计并提高运算效率。最后,通过对比实验,验证了改进SAMP算法的优越性。