【摘 要】
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电能质量的信息采集和分析是确保电网平稳运行的基础,也是未来建设智能电网的前提,其中谐波的检测至关重要。传统谐波信号检测大都基于Nyquist采样定理,需要较高的采样频率,对系统采样端和存储端都提出了较高的要求。压缩感知的提出有效地解决了上述问题,该方法完善了传统采样定理的不足,突破性地把采样和压缩过程综合在一起,实现对信号的低速率采样,直接得到压缩后的信息,最后利用重构算法对原始信号进行恢复。本文
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电能质量的信息采集和分析是确保电网平稳运行的基础,也是未来建设智能电网的前提,其中谐波的检测至关重要。传统谐波信号检测大都基于Nyquist采样定理,需要较高的采样频率,对系统采样端和存储端都提出了较高的要求。压缩感知的提出有效地解决了上述问题,该方法完善了传统采样定理的不足,突破性地把采样和压缩过程综合在一起,实现对信号的低速率采样,直接得到压缩后的信息,最后利用重构算法对原始信号进行恢复。本文对谐波数据的采集和重构过程中需要用到的稀疏变换基、测量矩阵和重构算法进行详细阐述;基于仿真分析了谐波信号的稀疏性和贪婪重构算法的性能;融合谐波特性和压缩感知优势,对基于压缩感知的谐波间谐波检测方法在以下两个方面进行深入研究。一方面,面向频率为2 k Hz以下常规谐波检测,针对压缩感知在利用傅里叶变换基对谐波畸变信号进行变换时,会产生频谱泄露和栅栏效应的问题,提出一种基于加窗插值的压缩感知算法。该算法首先将组合余弦窗和二进制稀疏测量矩阵进行结合,构建新型窗稀疏测量矩阵,提高重构稀疏向量的稀疏性;然后通过稀疏度自适应的压缩采样匹配追踪算法（SACo Sa MP）完成重构过程,接着利用四谱线插值对谐波间谐波参数进行修正,经过仿真表明,该方法在对谐波畸变信号进行检测时,达到了较高的精度,有效克服了频谱泄露和栅栏效应的影响。最后搭建实验平台,通过对实验谐波信号进行检测,验证了该算法的准确性。另一方面,面向频率为2 k Hz～150 k Hz的超高次谐波检测,针对利用传统奈奎斯特采样定理进行谐波检测时,数据量庞大,计算复杂度高,检测精度低等尤为突出的问题,提出一种改进的压缩感知超高次谐波检测算法。该方法能够结合谐波特点,在信号稀疏度未知的情况下,实现对含噪超高次谐波幅值和频率的准确检测。首先,建立了含噪超高次谐波的压缩感知模型,然后对SACo Sa MP算法进行改进,将残差比阈值取代原来的迭代终止条件,降低噪声对重构的影响;接着引进变步长思想,分两阶段进行迭代,最后利用显著第一跳跃点原理对重构的稀疏向量进行二次降噪,得到准确的稀疏向量,在此基础上实现对超高次谐波参数的准确检测。通过仿真与多种方法对比,以及对实验超高次谐波信号检测的结果表明,所提方法对含噪超高次谐波检测具有更高的性能。
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