電力系統(tǒng)信號與數(shù)據(jù)的壓縮傳感技術(shù)綜述
本文選題:智能電網(wǎng) + 電力系統(tǒng)。 參考:《儀器儀表學(xué)報》2017年08期
【摘要】:隨著智能電網(wǎng)建設(shè)及電力系統(tǒng)自動化、智能化水平的不斷提高,電力系統(tǒng)信號分析與數(shù)據(jù)處理方法在電力系統(tǒng)中的重要作用進一步凸顯。壓縮傳感(CS)是一種基于信號的稀疏特性,將利用奈奎斯特采樣定理的信號采樣過程轉(zhuǎn)化為基于優(yōu)化計算恢復(fù)信號的觀測過程的新興信號處理方式,并廣泛應(yīng)用于信號/圖像處理、醫(yī)療成像與無線通信等領(lǐng)域;趬嚎s傳感的電力系統(tǒng)信號分析與數(shù)據(jù)處理方法具有采樣速率低、高壓縮比,以及便于提取信號特征等優(yōu)點,因而,在電力系統(tǒng)中具有廣泛的應(yīng)用前景。描述了壓縮傳感理論框架,并對該理論在電力系統(tǒng)信號分析與數(shù)據(jù)處理中的應(yīng)用進行詳細(xì)綜述,其中主要圍繞電能質(zhì)量分析、故障分析、電力系統(tǒng)模態(tài)識別、電力系統(tǒng)預(yù)測、數(shù)據(jù)傳輸,以及智能電網(wǎng)等方面進行評述,并結(jié)合壓縮傳感在電力系統(tǒng)信號分析與數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域的發(fā)展?fàn)顩r,對其發(fā)展前景進行展望。
[Abstract]:With the development of smart grid and automation of power system, the importance of signal analysis and data processing in power system is becoming more and more important. Compression sensing (CS) is a new signal processing method, which is based on the sparse characteristic of signals. The signal sampling process based on Nyquist's sampling theorem is transformed into a new signal processing method based on the optimal calculation of the observation process of recovered signals. And widely used in signal / image processing, medical imaging and wireless communication and other fields. The power system signal analysis and data processing method based on compression sensing has the advantages of low sampling rate, high compression ratio and easy to extract signal features, so it has a wide application prospect in power system. This paper describes the theoretical framework of compression sensing, and summarizes the application of the theory in the signal analysis and data processing of power system in detail. It mainly focuses on power quality analysis, fault analysis, power system modal identification, power system prediction, and so on. The data transmission and smart grid are reviewed, and the development of compression sensing in the field of power system signal analysis and data processing is discussed.
【作者單位】: 東北電力大學(xué)信息工程學(xué)院;
【基金】:國家自然科學(xué)基金(51507029) 吉林省科技廳項目(20160520089JH)資助
【分類號】:TM711
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