本文關(guān)鍵詞：m序列偽隨機動態(tài)測試信號建模與壓縮檢測方法　出處：《電力自動化設(shè)備》2017年02期 　論文類型：期刊論文

  更多相關(guān)文章： 智能電網(wǎng) 動態(tài)負荷 m序列 偽隨機測試信號 測試信號模型 壓縮檢測模型 壓縮感知測量方法 電能測量方法

【摘要】：針對智能電網(wǎng)中動態(tài)負荷對電能計量的影響問題,建立了m序列偽隨機動態(tài)測試信號的參數(shù)模型,并分析了該測試信號的統(tǒng)計特性;證明了該動態(tài)測試信號的頻域稀疏性,采用壓縮感知理論建立了偽隨機動態(tài)測試信號的壓縮感知檢測系統(tǒng)模型,采用穩(wěn)態(tài)優(yōu)化方法構(gòu)建了壓縮感知測量矩陣;在此基礎(chǔ)上,針對m序列偽隨機動態(tài)測試信號,提出了電能量值的壓縮感知測量方法;仿真分析了長度為255位、511位、1023位單周期和多周期m序列動態(tài)測試信號的相對誤差,誤差均小于10~(-12),可忽略不計,表明所提壓縮感知測量方法能夠準確測量偽隨機動態(tài)測試信號的電能量值。
[Abstract]:Aiming at the problem of dynamic load effect of smart grid on electric energy metering, a parameter model of the m sequence of pseudo random dynamic test signal, and analyzes the statistical characteristics of the test signal; prove sparse in frequency domain of the dynamic test signal, using compressed sensing theory to establish the compressed sensing detection system model pseudo dynamic testing signals the steady state optimization method is constructed using compressed sensing measurement matrix; on this basis, according to the m sequence of pseudo random dynamic test signal, proposed compressed sensing methods of measurement of electrical energy value; simulation analysis of the length of 255 bits, 511 bits, the relative error of 1023 bit single cycle and multi cycle M series dynamic test signal. The error is less than 10~ (-12), can be ignored, shows that the compressed sensing measurement method can accurately measure the electric energy value of pseudo random dynamic test signal.

【作者單位】： 北京化工大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;國網(wǎng)冀北電力有限公司電力科學(xué)研究院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(51577006) 國網(wǎng)冀北電力有限公司電力科學(xué)研究項目(8KE000M15006)~~
【分類號】：TM76;TM933.4
【正文快照】： 0引言隨著智能電網(wǎng)的加速建設(shè),風(fēng)能、太陽能、潮汐能等新能源的大量接入,電網(wǎng)中動態(tài)負荷以及具有非穩(wěn)態(tài)特征的新型電源的輸出普遍存在[1-4]。因此,建立能夠反映隨機動態(tài)特征的測試信號模型,以及研究一種隨機型動態(tài)測試信號電能量的測量方法,建立檢測系統(tǒng)模型,已經(jīng)成為電能計量

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