基于压缩感知的电力信号压缩与重构研究*

针对电力信号的采集和压缩问题,提出采用压缩感知理论对电力信号进行压缩采样和重构的方法,避免了传统的冗余采样。首先对采用压缩感知理论进行电能信号压缩采样的可行性进行了分析,并讨论了几种典型的压缩感知重构算法的具体实现方法和特性;然后采用这些算法,对一维稀疏信号和傅里叶变换基下稀疏的含有谐波和间谐波的电力信号进行重构实验。仿真结果表明,贪婪类压缩感知重构算法计算复杂度低、速度快,更适合一维电力信号的重构,其中SAMP算法可以在稀疏度未知的情况下,使用更少的采样值精确重构原始信号。     

新型电力系统故障录波装置的研究

针对电力系统发生严重故障后事故分析的要求,设计一种电力故障录波监测装置。分析系统工作原理,介绍所用到的器件和关键接口电路,列出了软件设计的要点。系统实现了长时间连续记录数据,以及稳态、动态和暂态数据的统一分析;为事故分析提供了可靠的数据来源。应用结果表明,该系统具有低成本、抗干扰性强、操作简单等特点,有广阔的应用前景。     

基于超完备字典的压缩感知电能质量数据重构

针对应用压缩感知原理进行电能质量数据重构时,采用普通函数形成的正交基进行稀疏表示不能自适应地获得最佳稀疏表示这一问题,首次将K-奇异值分解字典学习引用到电能质量数据重构中。首先,对电能质量信号进行一二维转换,利用K-奇异值分解字典学习算法,建立了适合电能质量数据的超完备字典;并选取高斯随机矩阵作为测量矩阵,对电能质量扰动信号进行压缩采样。同时,利用压缩感知匹配追踪算法进行信号二维重构,并将其转换成一维信号。最后,利用所提出的新算法对几类常见电能质量信号进行了仿真验证。结果表明:在压缩比为25%时,利用新算法能够完成重构信号,其信噪均大于44.2 dB,能够满足实际应用时的分析要求。     

基于电力数据网的电网故障录波数据综合处理系统

电网故障录波数据综合处理系统基于联网录波器及主站分析系统,实现故障录波数据快速收集、及时处理、综合分析等功能。详细阐述了杭州电网故障录波数据综合处理系统及相关功能技术。该系统已投入实际应用,取得良好的应用效果。     

嵌入式技术在电力故障录波装置中的应用

故障录波装置是继电保护动作行为的检验者。传统的数字式故障录波装置采用通用计算机技术,数据记录的可靠性依赖高速处理器和旋转部件,可靠性差。装置不适合长期稳定运行。嵌入式系统是嵌入到对象中的专用计算机系统,其可靠性不依赖通用计算机和复杂通用操作系统。提出了嵌入式录波一般框架。从数据采集、存储、通信和操作系统四个方面研究了利用嵌入式技术实现故障录波装置中需要注意的问题及解决方法。最后得出嵌入式技术可以应用到故障录波装置中,提高装置的可靠性。     

基于压缩感知的语音加密

语音通信是人们获取和交换信息的一种重要方式。随着社会信息化的发展,语音通信的机密性越来越受到重视。传统的语音加密方式都遵循经典的香农-奈奎斯特采样定理,在采样时会采集一些冗余语音数据,浪费了采样资源。为了节约采样资源并简化语音加密流程,采用压缩感知理论对语音进行加密。该方法不仅可以对语音进行加密而且也同时实现了语音的有效采样。仿真实验表明,利用压缩感知进行语音加密是切实有效的,其既可以节约采样资源又节省了存储空间。     

压缩感知在电能质量扰动信号去噪中的应用

针对电能质量信号去噪中阈值去噪存在信号失真,去噪效果不理想,阈值选取影响重构质量的问题,提出了一种基于压缩感知理论(compressed sensing,CS)的电能质量信号去噪新方法。CS去噪将扰动信号映射到低维空间,利用电能质量信号具有稀疏性可以重构,噪声信号不具备稀疏性不可重构的特点,应用正交匹配追踪(orthogonal matching pursuit algorithm,OMP)重构算法重构电能质量信号达到去噪目的。实验表明,CS电能质量信号去噪法优于传统的基于小波去噪的阈值去噪法,且信号不失真,具有扰动信号采集与压缩的同时完成去噪和易于实现的特点,为电能质量信号去噪提供了一种新的方法。     

一种基于压缩感知的宽带SAR信号侦察方法

针对SAR信号侦察中大带宽带来的高采样率和大数据量问题,将压缩感知理论应用到SAR最常用的线性调频信号频率估计中。根据LFM信号参数可稀疏特性构建了过完备冗余字典,在压缩域利用正交匹配追踪算法进行频率估计。在获得信号频率参数高精度估计的同时,大大减少了采样率以及数据量。仿真实验证明了该方法用于宽带SAR信号侦察的可行性和有效性,特别在多信源、低采样数以及低信噪比情况下仍具有较高的估计精度。     

基于LabVIEW的电能质量综合监测及故障录波系统

结合虚拟仪器技术和数据库管理技术,开发了基于LabVIEW的电能质量综合监测及故障录波系统.阐述了硬件构成方案和软件编程方法,并指出了该系统实现的关键技术措施.通过软硬件结合,借助于数据采集卡,实时采集电网电压并检测,适用于三相的电能质量在线检测,实现了长期自动运行、实时测量分析、历史数据管理、故障录波等功能.与传统分析仪器相比,不仅具有开发周期短、操作简单、处理能力强、扩展灵活等优点,而且可在采集速度、采集精度、记录容量等方面满足现在电网研究的需要.     

变电站微机故障录波与分析装置

变电站故障录波装置是电力系统暂态过程记录的主要设备，电力系统的发展对变电站故障录波装置提出了更高的要求。介绍了一种新型变电站微机录波与分析系统的硬、软件设计特点。运用突变量启动算法进行故障检测判断，使录波启动准确而稳定。采用了新的录波数据分段记录方式，在减少记录数据量的同时保证记录信息的完整性。利用序电压比值进行故障定位计算，仿真表明该算法对测量误差的敏感度低。     

基于压缩感知理论的谐波畸变电压信号采集方法研究

针对电能质量信号参数变化快、数据采集量特别大的特点,论文对电能质量信号的压缩感知采集方法进行了研究,并根据电能质量信号检测的具体要求,改进了观测矩阵中轮换矩阵的构造方法,针对信号特征提高了低频段信号的权重,可以在较高压缩比条件下重构得到准确的信号。在不同压缩比条件下,对论文中提出的算法进行了仿真,并以谐波畸变电压信号为例,同采用高斯随机矩阵和传统轮换矩阵的算法进行了比较,仿真结果表明本方法压缩比高,信号重构效果好,性能稳定,优于传统轮换矩阵。     

基于静态阈值的无线体域网压缩感知心电降噪重构

心电监测作为无线体域网的一种重要应用,对心电信号重构精度要求较高,并且无线体域网中存在低功耗问题。现有的心电信号压缩感知重构算法虽然降低了功耗,但并未充分利用心电信号频域特性,造成重构精度不高。提出了一种基于静态阈值的无线体域网压缩感知心电降噪重构方法。该方法利用压缩感知理论,在传感器节点利用固定矩阵对心电信号进行观测,观测值被发送至汇聚节点后,再利用基于静态阈值的重构算法对心电信号进行降噪重构。仿真结果表明,该方法具有信号重构精度高、速度快和降噪性能好的优点。     

基于压缩感知的低复杂度分数时延信道估计方法

基于压缩感知(compressed sensing,CS)技术的信道估计方法已被应用于正交频分复用(orthogonal frequency division multiplexing,OFDM)系统的信道估计中以提高频谱利用率。然而,传统的时域普通采样方法会导致信道测量矩阵不够精细,无法精确恢复信道状态信息。针对这一问题,提出利用分数时延信道模型模拟系统的无线多径信道,利用接收端时域过采样方法细化信道测量矩阵以提高信道估计精度。同时,为了克服由时域过采样导致的算法复杂度增加的问题,提出一种改进正交匹配追踪算法(modified orthogonal matching pursuit,MOMP)。仿真实验结果表明,在分数时延信道条件下,提出的接收端时域过采样方法能准确检测到信道的分数时延且提出的MOMP算法能显著降低估计算法的计算复杂度。     

基于压缩感知的雷达目标辨识

针对弹道导弹中段飞行过程中产生的自旋和进动特征,首先建立了目标的微动和回波模型,分析了自旋和进动两种运动模式,详细推导了微动产生的微多普勒频率的数学公式,获得的二维时频图与理论上一致,验证了模型的正确性.然后针对低脉冲重复频率(LPRF)可能产生的微多普勒模糊,利用压缩感知,重构了信号微多普勒,解决了模糊问题,由此减小了雷达处理信号压力.并在此基础上求取了不同运动方式下,自旋和进动的运动周期.实验结果表明,本方法获得了较好效果以及在目标识别运用上的有效性.     

基于压缩感知与分段 Hermite 插值的 二维温度场重构方法

在遥感测绘、爆炸场测试和物流安全等领域,往往需要高精度测量二维温度场信息。由于测量面积较大或者监测设备有限,经常导致温度场测试精度和分辨率较低。为此,本文结合压缩感知与分段Hermite插值理论提出一种二维温度场压缩重构方法。该方法首先对温度场进行随机欠采样;然后对采样结果进行分段Hermite插值以提高采样率;最后利用插值结果进行OMP高概率重构。该方法可以有效降低二维温度场测试的测量点数量。试验表明,在压缩率为75%情况下,二维温度场的重建误差不大于6.5%。     

基于COM+技术的发电机变压器组故障录波分析系统软件

针对现有发电机变压器组故障录波分析系统软件多为单机模式 ,缺乏通用性 ,分析功能不完善等缺点 ,采用COM +技术设计故障录波分析系统软件。通过设计各服务组件的对象与接口 ,分析了组件部署过程中的一些问题 ,构架了三层分布式系统的框架。软件的设计将提高运行人员对机组故障分析判断的能力 ,也为厂站实现分布式应用和故障信息联网创造了良好条件。     

分布式故障录波系统软件结构设计

作为分析事故以及研究电网运行状况的关键性数据,故障录波信息数据的共享和对外发布显得尤为重要。建立电网故障信息分析系统,对快速分析处理电网故障,保证电网的安全运行都具有重要意义。介绍了肇庆供电局建设的分布式故障录波系统的软件基本结构和设计思想,该系统按分布式设计,考虑到通信规约的多样性,通信部分按模块化的思想设计,具有一定的先进性。     

基于压缩感知的短期风电功率预测相似数据分析方法

准确及时的短期风电功率预测对包含大规模风电的电力系统运行调度、检修计划、备用安排有着重要意义。引入温度、风速、风向及其各自的最大变化范围等对风电功率影响较大的因素作为风电模式特征,利用其时段周期性,提出一种基于压缩感知的相似数据分析方法,用以为预测模型提取历史基础数据。文中提出的基于压缩感知的相似数据分析方法以风电模式特征为数据类别,预测目标时间段数据为原始信息,利用时段周期性历史样本数据构造冗余字典,通过匹配追踪,求得观测值作为相似数据。实验结果表明,相对于一般的相似数据分析方法,本方法提取的相似数据更为切合实际情况,进而可以提高短期风电功率预测的精度,为风电场运行和调度提供更优的数据参考。     

基于坐标变换的风电变流器电压信号CS压缩方法

为了解决直接利用压缩感知(CS)理论对风电变流器输出端三相电压监测数据存储空间的资源浪费以及重构性能差等问题,提出了一种基于坐标变换的风电变流器电压信号CS压缩方法。该方法的关键是利用dq0变换、空间矢量变换将三相电压信号转换为一维信号;然后将传统的多频带融合思想用于CS稀疏表示中,构造稀疏字典矩阵,并分析了稀疏字典与测量矩阵的不相关性;最后利用高斯随机矩阵进行压缩测量,使用追踪算法实现一维信号的恢复,将其转化为两相信号并作坐标反变换,即得到重构的三相电压信号。仿真结果表明,与直接对监测的三相电压数据进行CS处理相比,该方法可有效的压缩原始三相电压数据,使得运行时间降低,重构误差减小,并且节约了测量数据的存储空间,因而更加具有实际应用价值。     

基于HVS的压缩域数字水印嵌入系统的设计

在互联网飞速发展的信息时代,网络已经成为人们生活中重要的资源库也是用于交流的重要枢纽,各种资源、信息都可以通过网络平台以压缩的形式传输。为了确保信息安全,如何在压缩文件中嵌入水印以及在传输过程中完整的保留水印的问题急需解决。为此本文利用MATLAB语言开发了基于HVS的数字水印系统,与已往的空域或变换域的水印算法不同,结合本文提出的双位嵌入法,把水印嵌入到了压缩域。通过实验仿真,结果表明这种新的水印方案与现有的水印嵌入法相比更具有抵御水印攻击力,而且更好保证了水印嵌入的鲁棒性和满足了视觉阈值效应。尤其适合用于剪切、滤波、噪声和压缩等领域的水印嵌入,从而保护这些领域的信息安全。