本文選題：電力系統(tǒng)信號(hào)采集 + 數(shù)據(jù)壓縮�。� 參考：《哈爾濱工業(yè)大學(xué)》2014年碩士論文

【摘要】：傳統(tǒng)電力數(shù)據(jù)采集與壓縮方法都是基于香農(nóng)采樣定理，對電網(wǎng)信號(hào)連續(xù)的采集導(dǎo)致數(shù)據(jù)量極大，占用大量的硬件空間來傳輸和儲(chǔ)存這些數(shù)據(jù)，造成很大的負(fù)擔(dān)。然而實(shí)際上多數(shù)電網(wǎng)信號(hào)所包含的信息量并不高，在后端壓縮處理時(shí)大量前端采集的數(shù)據(jù)將被舍棄，這使得對前端采集硬件的巨大投入成為一種浪費(fèi)。香農(nóng)采樣定理是不失真重構(gòu)信號(hào)的充分條件，而非必要條件。近年來，壓縮感知理論的提出，在對稀疏信號(hào)的采集上，突破了香農(nóng)采樣定理。壓縮感知擯棄傳統(tǒng)方法對信號(hào)“先采樣后處理”的方式，而是對信號(hào)的采樣和壓縮同時(shí)進(jìn)行，通過少量的數(shù)據(jù)量重建原始信號(hào)，，從而極大減輕硬件負(fù)擔(dān)。本文在研究壓縮感知的理論基礎(chǔ)上，針對電網(wǎng)信號(hào)的特點(diǎn)，設(shè)計(jì)了基于壓縮感知理論的硬件可實(shí)現(xiàn)的電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集與重構(gòu)系統(tǒng)，主要內(nèi)容工作如下： (1)研究壓縮感知的理論基礎(chǔ)。通過仿真實(shí)驗(yàn)證明電網(wǎng)信號(hào)滿足壓縮感知應(yīng)用的前提條件，可以將壓縮感知理論用于電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)的采集與重構(gòu)。 (2)研究隨機(jī)解調(diào)器的工作原理。針對電網(wǎng)信號(hào)的特點(diǎn)，搭建基于壓縮感知的單路電網(wǎng)(Analog to Information Converter, AIC)采集系統(tǒng)，通過仿真實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證系統(tǒng)的正確性。 (3)研究稀疏信號(hào)重構(gòu)算法中的貪婪算法，主要是正交匹配追蹤算法、正則化正交匹配追蹤算法和壓縮采樣匹配追蹤算法。完成三種算法的編寫，通過仿真實(shí)驗(yàn)研究算法的重構(gòu)能力。 (4)合并設(shè)計(jì)的單路電網(wǎng)AIC采集系統(tǒng)和貪婪算法成為一個(gè)整體的基于壓縮感知理論的電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)采集與重構(gòu)系統(tǒng)。用壓縮感知方法和提升小波法對加入不同擾動(dòng)類型的電網(wǎng)信號(hào)仿真對比實(shí)驗(yàn)。對仿真實(shí)驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行分析，證明新的系統(tǒng)在采樣率遠(yuǎn)低于傳統(tǒng)方法的情況下，可以正確重構(gòu)電力系統(tǒng)數(shù)據(jù)。
[Abstract]:The traditional power data acquisition and compression methods are based on Shannon sampling theorem. The continuous acquisition of power network signals leads to a great deal of data, which takes up a large amount of hardware space to transmit and store these data, resulting in a great burden.However, in fact, most power network signals contain not much information, so a large amount of data collected by the front end will be discarded in the back-end compression process, which makes the huge investment in the front-end acquisition hardware become a waste.Shannon sampling theorem is a sufficient condition, not a necessary condition, for signal reconstruction without distortion.In recent years, the theory of compression perception has broken through Shannon's sampling theorem in the collection of sparse signals.Instead of the traditional method of "sampling and then processing", the compression perception is used to sample and compress the signal at the same time, and reconstruct the original signal by a small amount of data, thus greatly reducing the burden on the hardware.Based on the research of compression sensing theory and the characteristics of power system signal, this paper designs a data acquisition and reconfiguration system of power system based on compression sensing theory. The main work is as follows:1) to study the theoretical basis of compressed perception.The simulation results show that the power system signals satisfy the precondition of compression sensing, and the theory of compression sensing can be applied to data acquisition and reconstruction of power system.The working principle of random demodulator is studied.According to the characteristics of power network signals, a single channel power grid Analog to Information conversion system based on compression perception is built, and the correctness of the system is verified by simulation experiments.The greedy algorithms in sparse signal reconstruction are studied, including orthogonal matching tracking algorithm, regularized orthogonal matching tracking algorithm and compressed sampling matching tracking algorithm.The three algorithms are written, and the reconstruction ability of the algorithm is studied by simulation experiments.4) the single channel AIC acquisition system and greedy algorithm are combined into a whole power system data acquisition and reconstruction system based on compression perception theory.The compression sensing method and the lifting wavelet method are used to simulate the power network signal with different disturbance types.The simulation results show that the new system can reconstruct the power system data correctly when the sampling rate is much lower than the traditional method.
【學(xué)位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：TM73

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本文編號(hào)：1746294