基于压缩感知的含扰动电能质量信号压缩重构方法.pdf

(19)国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN115343532A(43)申请公布日2022.11.15(21)申请号202210951052.1G06F17/14(2006.01)(22)申请日2022.08.09(71)申请人国网福建省电力有限公司地址350003福建省福州市鼓楼区五四路257号申请人国网福建省电力有限公司电力科学研究院(72)发明人林焱方晓玲许双婷兰金晨林芳黄霆张慧瑜黄道姗吴丹岳陈晓强(74)专利代理机构福州元创专利商标代理有限公司35100专利代理师陈鼎桂蔡学俊(51)Int.Cl.G01R23/16(2006.01)权利要求书2页说明书5页附图2页(54)发明名称基于压缩感知的含扰动电能质量信号压缩重构方法(57)摘要本发明涉及一种基于压缩感知的含扰动电能质量信号压缩重构方法，包括以下步骤：步骤S1:建立多频泰勒傅里叶模型；步骤S2:通过改变模型频率分辨率的方式提高模型的估计精度，并利用频率分辨率和频率指数表示电能质量信号的频率，得到重构多频泰勒傅里叶模型；步骤S3：利用指数最优化问题求解重构多频泰勒傅里叶模型，将电能质量信号压缩重构问题转化为求解压缩感知CS;步骤S4:利用后向子空间匹配追踪算法压缩感知CS，得到频率相量和频率指数得到相量估计值，频率估计值，和频率变化率估计值。本发明能在有效检测多频动态信号的谐波和间谐波相量的同时，还可以估计谐波，间谐波频率和谐波变化率。CN115343532ACN115343532A权利要求书1/2页1.一种基于压缩感知的含扰动电能质量信号压缩重构方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤S1:根据设定的采样窗长，将电能质量信号分割成若干个短数据序列，引入泰勒系数展开表示电能质量信号，并利用短时傅里叶方法建立多频泰勒傅里叶模型；步骤S2:基于步骤S1构建的多频泰勒傅里叶模型，通过改变模型频率分辨率的方式提高模型的估计精度，并利用频率分辨率和频率指数表示电能质量信号的频率，得到重构多频泰勒傅里叶模型；步骤S3：利用指数最优化问题求解重构多频泰勒傅里叶模型，将电能质量信号压缩重构问题转化为求解压缩感知CS；步骤S4:利用后向子空间匹配追踪算法压缩感知CS，得到频率相量和频率指数得到相量估计值，频率估计值，和频率变化率估计值。2.根据权利要求1所述的基于压缩感知的含扰动电能质量信号压缩重构方法，其特征在于，所述步骤S1具体为：设含扰动的电能质量信号为s(t)：其中，fu、au(t)和分别为基波、各次谐波和间谐波的频率集合，幅值集合和相位集合；使用泰勒展开，再利用短时傅里叶变换的方式，得到电能质量信号的多频泰勒傅里叶模型；其中，Q表示大小为NW×N(K+1)，且指数项的TF基的矩阵，N为信号中频率的个数；p是长度为N(K+1)的列向量，且包含着TF系数，Ts为采样间隔。3.根据权利要求1所述的基于压缩感知的含扰动电能质量信号压缩重构方法，其特征在于，所述步骤S2具体为：引入插值因子P改变S1中模型的频率分辨率，并使用该参数和频率指数来近似表示频率，将电能质量信号的多频泰勒傅里叶模型重构为2CN115343532A权利要求书2/2页其中，Q表示大小为NW×N(K+1)，且指数项的TF基的矩阵，N为信号中频率的个数；p是长度为N(K+1)的列向量，且包含着TF系数，Ts为采样间隔。4.根据权利要求1所述的基于压缩感知的含扰动电能质量信号压缩重构方法，其特征在于，所述步骤S3具体为：利用指数最优化问题求解重构模型，得到下式||s‑Qp||2≤η其中，||p||0为求解p中非0元素的个数；为||p||0的最小值；η为求解p的阈值。5.根据权利要求1所述的基于压缩感知的含扰动电能质量信号压缩重构方法，其特征在于，所述步骤S4具体为：步骤S41:初始化残差l0和索引集，并假定向前步长和向后步长分别为为L1和L2；步骤S42:计算Θ＝WD的各列向量与上次迭代的残差余量εy‑1的内积<Θ,εy‑1>，并取幅值最大的前L1项的索引存入集合I1；步骤S43:合并索引集Iy＝Iy‑1∪I1，利用集合I1计算p在上的正交投影系数步骤S44:然后，将xp后L2个幅值最小项的坐标存入集合I2，再按照I2在It中的位置修剪Iy，获得包含L1‑L2个元素的索引集Iy；步骤S45:求解进而计算本次迭代残差满足循环条件，则重复计算否则跳出循环，并输出解向量步骤S46:根据BSMP算法求解得到频率相量和频率指数，求解相量估计值，频率估计值，和频率变化率估计值其中，为p的第rh列，和分别为的零阶导数，零阶导数的共轭，一阶导数和二阶导数。3CN115343532A说明书1/5页基于压缩感知的含扰动电能质量信号压缩重构方法技术领域[0001]本发明涉及数据处理领域，具体涉及一种基于压缩感知的含扰动电能质