基于确定性测量矩阵与变阈值SAMP的超高次谐波检测算法

随着电网中采用高频电力电子器件制造的设备逐渐增多,配电网中的超高次谐波现象已经成为了一种亟需解决的新型电能质量问题。相较于传统谐波检测方法采样超高次谐波信号时产生的巨大数据量,压缩感知作为一种新型信号处理方法,在使用测量矩阵对稀疏信号进行亚采样后通过重构算法用较少的数据就能精确地恢复原始信号,有效降低了对采样端硬件的要求。提出了一种基于确定性测量矩阵与变阈值SAMP算法的压缩感知超高次谐波检测算法。首先该方法采用了一种由确定性随机序列构造的测量矩阵,这种确定性测量矩阵的结构与随机测量矩阵相比更易于传输与存储,同时具有和高斯随机矩阵相同的重构性能。其次,针对SAMP重构算法在频谱泄露时易发生稀疏度过估计的问题,提出了一种改进的变阈值SAMP算法,设置一个动态的阈值来控制算法中内积的选取,减少迭代中的误选。改进算法提高了超高次谐波检测的精度,降低了因频谱泄露和噪声造成的误差且更容易硬件实现。最后,通过仿真和实测结果证明了改进算法的准确性和有效性。     

基于压缩感知的综合能源数据处理

摘要：综合能源系统是集多种能源为一体,便利于人民生活的一种综合供能系统。综合能源信息的采集与分析是构建综合能源信息系统的基础和前提。本文提出一种基于复合数据结构压缩感知的综合能源数据压缩采集方法。首先,对综合能源数据进行分析,研究综合能源数据存储的复合数据结构,实现多源综合能源数据的数据融合;然后,利用综合能源数据设计复合数据结构的归一化过完备字典,将其应用于综合能源数据的压缩采集和信号重构;在此基础上,提出能够处理综合能源数据的压缩感知重构算法,并利用压缩感知重构对用户的综合用能特性进行分析,最后通过仿真结果验证了本文设计方法对处理综合能源数据的有效性。     

小波去噪与压缩在电厂设备中的应用

为解决600 MW发电机组辅机设备噪音振动数据占用大量存储空间及缓解其数据传送压力问题,针对噪音振动数据的特点提出了一种基于小波阈值去噪和最优小波包压缩的压缩算法。新算法针对小波软硬阈值函数的不足,提出了新的阈值函数对噪音振动数据进行去噪;新算法使用相关系数法获取最优的小波基。仿真表明,改进阈值函数相对原阈值函数在保留高频原始信号的能力和去噪能力方面都有增强;使用改进阈值函数去噪后,小波包压缩能完整的重构信号。最优小波包压缩与改进阈值去噪算法已初步应用于岳阳电厂辅机设备的数据压缩,算法对节省硬盘容量、保护硬盘及高效的数据传送有着重要的作用。     

配电设备监测信号的压缩感知与设备异常识别

针对电力物联感知技术推广与智能配电网建设大背景下,配电设备监测信号数据量大及类型繁多的特点,为有效缓解数据的传输及存储压力,提出基于电力物联感知的配电设备监测信号的压缩感知及异常识别算法.首先离线训练阶段中提出基于动态阈值的原子自适应奇异值分解算法,在保证重构精度的同时自适应减少稀疏字典中的原子数量.其次在线工作阶段中...     

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。     

基于ITD与改进内积的压缩感知风电变流器电压信号重建方法

为了解决风电变流器电压检测信号高速传输、大容量长期存储以及重构性能差等问题,提出了一种本征时间尺度分解(ITD)与改进内积的压缩感知重构算法相结合的变流器电压信号重建方法。该方法利用电压信号压缩与采样同时进行的思路,首先利用ITD把电压信号自适应分解为若干个合理旋转分量信号和一个残余分量,对所有分量用离散余弦变换基稀疏表示,建立基于Gauss随机投影矩阵的欠定方程;然后利用提出的基于广义Jaccard系数匹配性度量准则代替内积准则来对支撑集优化的压缩感知广义正交匹配追踪算法重建各个分量电压信号;最后对所有重构分量信号组合得到原始变流器电压检测信号。仿真表明:ITD与改进内积的压缩感知重构算法相结合的方法提高了变流器电压检测信号的重构精度,降低了重构计算复杂度,具有更好的运行效率。     

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。     

基于智能电网设备运维检修阶段的多源BIM数据存储方法研究

针对智能电网设备运维检修阶段多源数据动态性较高的特点,研究面向智能电网设备运维检修阶段的多源建筑信息模型(building information modeling, BIM)数据存储方法。利用数据接口适配器连接电力系统各运维检修相关系统,采集电网设备运维检修多源数据,所采集数据利用数据转换引擎转换为多源BIM数据,传送至MySQL数据库。从MySQL数据库中调取整合后的运维检修多源数据,构建电网设备多源BIM数据模型。利用边缘节点采集多源BIM数据信息,选取压缩感知算法重构多源BIM数据,形成重构数据与稀疏字典原子并上传至云端服务器,构建完备稀疏字典,实现多源BIM数据存储。仿真结果表明：该方法存储面向智能电网设备运维检修的多源BIM数据,上传内容与读取内容一致,存储性能优越。     

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。     

面向用电侧电能质量监测的时空压缩感知方法

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。     

基于生命周期评价的不同电源对环境影响的比较

用生命周期评价方法对工业固体废弃物焚烧发电、生物质气化发电、风力发电、天然气燃气蒸汽联合循环发电等几种电源型式对环境的影响,进行了编目分析,计算了其污染物排放量,并且都与燃煤发电进行了比较。     

基于串口通信的DSP在线烧写技术研究

为了解决DSP嵌入式系统某些特殊应用场合升级不方便、维护困难的问题,提出了一种基于串口通信向片内Flash在线烧写程序的方法.描述了该在线烧写方法的基本思想和实现步骤,并结合工程实际需要,优化了接收升级指令的时机,并在片内Flash设置应用程序备份区,进一步提高了烧写的可靠性和安全性,增强了系统的容错性和自愈恢复能力.实验结果表明,该方法有效可行,方便可靠,相比于传统基于JTAG烧写,可摆脱仿真器进行程序升级,提高了嵌入式系统的可维护性.     

基于光生物效应的办公空间采光研究初探

该文将办公室天然采光与光生物效应相结合,通过分析在不同光气候、季节时段、采光口朝向、亮度水平的天然采光条件下,人眼瞳孔大小、主观感受等变化规律,研究在光生物效应作用下,天然光的光色（光谱分布）、光照强度（亮度）与人的视觉心理生理变化之间的关系,整理在不同光色下瞳孔变化与亮度水平函数关系式,以期能提出符合节能要求、有利于办公人员身心健康及提高工作效率的办公空间采光环境方案,完善办公空间天然采光的健康模式,从而进一步促进绿色照明和健康照明。     

基于Linux的SCADA系统后台服务器的研究

随着微机技术的不断发展，以Linux为代表的自由软件越来越多地应用于各个领域。针对自由软件Linux应用到电力SCADA系统后台服务器中这一课题进行了可行性研究。通过与传统的Unix工作站后台服务器相比较，提出了基于PC／Linux的SCADA后台服务器。     

基于SOPC的舵机控制器研究

研究一种开放式全数字舵机控制器。控制器采用了全数字三闭环控制,实现了舵机位置伺服控制功能,其中位置环采用PID参数模糊自整定的算法,电流环、速度环作为内环采用PI调节的算法,并对采用PID参数模糊自整定的算法和传统PID算法所得的结果进行了对比分析。实验结果表明,系统有较好的鲁棒性和动、静态性能,可达到位置跟踪效果。     

基于微位移的超分辨重建技术研究

CCD图像传感器广泛用于图像采集,受其内部结构和外部条件的影响,采集到的图像质量不能满足人们的需求,通过硬件改进提高图像质量面临经济与技术两方面的难题。为此本文利用多幅微位移图像间的冗余信息重建出高分辨率图像,既低成本又易实现。针对CCD与目标物间有相对微位移来获取序列低分辨率图像的情况,采用一种解线性方程组的方法对采集到的4幅微位移图像进行重建,并对这种算法进行优化。实验结果图可清晰地看到重建图像可分辨更多线对,高频信息量增加,算法具有较好的效果。     

基于PMU的状态估计的研究

传统的状态估计是基于单相纯正弦模型的,但实际电力系统的三相并不是完全对称,这就导致了传统的状态估计存在着固有的误差.随着基于GPS同步相量测量单元(PMU)的应用和计算机技术的发展,该文提出了一种以PMU为基础的三相状态估计和谐波状态估计算法以消除这种固有误差.利用PMU的电压幅值测量值和相角测量值与SCADA原有的测量值构成的混和量测系统一起用于状态估计,从而提高网络的可观测性及状态估计的精度,来弥补传统状态估计的不足.所以这种算法可根本解决系统三相不平衡和状态向量非纯正弦带来的误差问题.最后讨论了对该算法的评估方法.     

基于TMS320C6747的SVPWM实现方法研究

空间矢量脉宽调制(Space Vector Pulse Width Modulation)是逆变系统设计的是重要方法之一,本文详细介绍了SVPWM方法,探究了使用数字信号处理器TMS320C6747生成SVPWM波的方法和实现过程。对SVPWM实现的软件和硬件均进行了设计,并在此基础进行了实验,实验表明该逆变系统的具有良好的可行性、有效性和可靠性。     

基于RTDS建模的分布式光伏对配电网影响研究

随着分布式光伏的大规模推进,需要研究分布式光伏接入配电网后对电压、 电流和继电保护带来的影响.首先,根据分布式光伏和配电网的典型结构,基于RTDS建立分布式光伏接入配电网的仿真模型.其次,仿真分析在不同的光伏渗透率、故障类型和故障位置下分布式光伏对配电网电压和电流的影响.然后,研究电网故障状态下分布式光伏对配电网继电保护的影响.仿真结果表明,分布式光伏接入配电网后使电压增大、系统提供的电流减小,分布式光伏渗透率较大时可能使过流保护拒动以及重合闸失败,因此需要重新整定保护定值.     

基于CORBA实现OPC技术探索

OPC（过程控制中的对象链接与嵌入技术）是工业控制和生产自动化领域中硬件和软件之间的接口标准，近年来在电力系统广泛应用。它是一种基于DCOM（分布式组件对象模型）的技术。由于DCOM的平台相关性，不利于OPC技术的进一步应用。而代表分布对象技术主流的CORBA（通用对象请求代理体系结构）技术具有跨平台、语言无关等突出优点，本文尝试采用CORBA技术实现OPC技术。探讨了基于CORBA实现OPC技术的解决方案，通过具体的实现过程展示了方案的可行性，并通过测试用例和应用实例验证了方案的实用性和有效性。基于CORBA实现OPC技术，将大大提高OPC技术跨平台、跨语言应用的能力，使其成为一种更广泛适用的标准。