| 摘 要： | 随着电力电子器件向着智能高频化发展以及分布式新能源的大规模并网,超谐波引发的电能质量问题日益凸显,然而,由于超谐波信号非平稳、宽频域等特性导致其监测难度相对较大。因此,该文提出一种基于动态采样压缩感知的超谐波监测方法。在采样端,设计动态压缩采样法,对超谐波信号施加柔性时窗,通过引入尺度伸缩因子实现对窗口宽度的反馈型柔性调制。同时,理论证明时窗内超谐波信号的稀疏性,从而突破Nyquist高频采样局限,实现超谐波信号低速动态压缩采样。在重构端,设计变步长稀疏度自估计子空间追踪–动态基追踪(variable step sparsity estimation subspace pursuit-dynamic basis pursuit,VSSESP-DBP)动态重构算法。以变步长稀疏度自估计子空间追踪(variable step sparsity estimation subspace pursuit-dynamic basis pursuit,VSSESP)算法求得初始解,在初始解的基础上,提出动态基追踪(dynamic basis pursuit,DBP)算法,利用信号支撑集的时间相关性,将上一时刻解作为先验信息提升重构信号求解速度,克服了传统算法连续重构时计算复杂度高、实时性差的弊端。最后,采用风电并网模型对超谐波信号实验,测试结果表明,所提方法可实现超谐波的动态监测和精确重构,并且具有信号低采样数据量,重构准确度高和快速性优势。
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