智能電網(wǎng)以互聯(lián)網(wǎng)方式發(fā)展了傳統(tǒng)電網(wǎng)系統(tǒng),同時可再生能源和大功率動態(tài)負(fù)荷在智能電網(wǎng)中也被普遍使用,這一現(xiàn)象有利于可持續(xù)發(fā)展,但也導(dǎo)致了電網(wǎng)新特性的出現(xiàn)。電網(wǎng)新特性會引起智能電能表在檢測過程中出現(xiàn)嚴(yán)重誤差,造成發(fā)電、供電、用電三方的經(jīng)濟(jì)損失和糾紛等問題。因此,準(zhǔn)確測量電能表動態(tài)誤差是電能計量領(lǐng)域需要解決的挑戰(zhàn)。文章首先概述了動態(tài)測試信號、電能表動態(tài)誤差檢測方法、電能測量方法和壓縮感知（Compressed Sensing,CS）理論的研究及發(fā)展概況。同時研究CS的實(shí)際應(yīng)用情況,為研究基于CS的參考電能檢測方法的應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。然后,文章將CS應(yīng)用到電能動態(tài)誤差檢測領(lǐng)域�；趧討B(tài)負(fù)荷特征,建立了一種可全面體現(xiàn)其特征的動態(tài)測試信號統(tǒng)一模型。同時,通過對建立的統(tǒng)一模型進(jìn)行模態(tài)分解,得到模態(tài)信號先驗(yàn)結(jié)構(gòu)信息,據(jù)此構(gòu)造CS測量矩陣,從而提出了動態(tài)電能的間接測量模型,完成動態(tài)電能的溯源和檢測,提出了基于CS的參考電能間接測量新方法及其系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)方案。緊接著,對CS間接測量系統(tǒng)進(jìn)行不確定度評估,并與已提出的方法進(jìn)行比較,更加直觀的驗(yàn)證本文提出的方法有效提高了測量精確度。最后,從FIR小波濾波器的角度出發(fā),構(gòu)... 

【文章來源】：北京化工大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：84 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖１－１發(fā)電量能源結(jié)構(gòu)分析??Ｆｉｇ．?１－１?Ｐｏｗｅｒ?ｇｅｎｅｒａｔｉｏｎ?ｅｎｅｒｇｙ?ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ?ａｎａｌｙｓｉｓ??上述兩個重要變化都沖擊著傳統(tǒng)電網(wǎng)的基本特性，使其基本特征發(fā)生了重要改??

?第一章緒論???１．５．３壓縮感知理論應(yīng)用意義??目前，ＣＳ信號處理己經(jīng)在許多領(lǐng)域有了應(yīng)用研究。２００６年，美國ＲＩＣＥ大學(xué)將??ＣＳ應(yīng)用到圖像處理中，“單像素”數(shù)碼相機(jī)由此產(chǎn)生［６＇該相機(jī)有效的應(yīng)用了?ＣＳ數(shù)據(jù)??壓縮特性，原理如圖１－２所示［６８］；同時ＡＲＩ－ＺＯＮＥ大學(xué)研制了一款基于ＣＳ的結(jié)構(gòu)成??像設(shè)備；在近幾年，ＣＳ廣泛應(yīng)用于圖像壓縮［６９］，信道估計［７（）］，電能質(zhì)量分析［７１－７２］等??多個領(lǐng)域，值得一提的是在文獻(xiàn)［７３］中，作者將ＣＳ理論應(yīng)用到醫(yī)學(xué)成像中，減少了??對病人病變部位和全身掃描產(chǎn)生的副作用等。此外，ＣＭ方法也被廣泛應(yīng)用于檢測隨??機(jī)二進(jìn)制接收通信信號［６＼故障診斷［７４】，檢測雷達(dá)信號［７５］，通信信號解調(diào)檢測［７６］等??領(lǐng)域。??通過上述總結(jié)分析，可見ＣＳ和ＣＭ方法應(yīng)用范圍廣泛，并且已經(jīng)在我們的生活??中起到了重要作用。因此，研究ＣＳ和ＣＭ理論的新應(yīng)用有很大的現(xiàn)實(shí)意義。??．?Ｖ?１?？斯???＼?—？槿數(shù)ｈ換器?晉—ｙ??＞??Ｔ１１１?＼Ｊ＾??圖１－２?“單像素”數(shù)碼相機(jī)構(gòu)造??Ｆｉｇ．?１－２?Ｓｉｎｇｌｅ?ｐｉｘｅｌ?ｄｉｇｉｔａｌ?ｃａｍｅｒａ?ｃｏｎｓｔｒｕｃｔｉｏｎ??通過査閱文獻(xiàn)和歸納總結(jié)，結(jié)合上述分析和介紹，目前壓縮感知在應(yīng)用領(lǐng)域存在??的問題主要可以歸納為：??１、ＣＭ隨機(jī)信號檢測方法的應(yīng)用中，通常采用高斯測量矩陣。該矩陣有普適性??的優(yōu)點(diǎn)，但無法準(zhǔn)確測量偽隨機(jī)動態(tài)測試信號電能。研宄設(shè)計一類能夠精確測量信號??動態(tài)電能的測量矩陣是目前面臨的挑戰(zhàn)。??２、目前為止，ＣＳ和ＣＭ方法均未給出動態(tài)測試信號參考電能的測量方法。??鑒于電能

?北京化工大學(xué)碩士學(xué)位論文???節(jié)中，已經(jīng)對ＣＳ理論核心思想、優(yōu)勢和特點(diǎn)進(jìn)行詳細(xì)介紹，本節(jié)將不再贅述。ＣＳ信??號處理理論框架如圖２－２所示。??稀疏字??典??原始信號Ｈ麵錢Ｈ?ＰＨ?ｊ重構(gòu)信號??圖２－２?ＣＳ信號處理原理框架??Ｆｉｇ．２－２?ＣＳ?ｓｉｇｎａｌ?ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ?ｔｈｅｏｒｙ?ｆｒａｍｅｗｏｒｋ??目前，隨著信號處理技術(shù)的發(fā)展，現(xiàn)實(shí)世界中傳輸獲取得到的大部分信號不需要??重構(gòu)出原始信號，只需要檢測分類。因此，２０１０年ＣＳ理論用于稀疏信號檢測，壓縮??檢測（ＣＭ）理論被提出［６１］。ＣＭ理論框架如圖２－３所示。??一原始信號＋稀疏表示—壓縮采樣一？存儲和傳輸一？檢測算法一檢測結(jié)果－??圖２－３?ＣＭ信號處理原理框架??Ｆｉｇ．２－３?ＣＭ?ｓｉｇｎａｌ?ｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇ?ｔｈｅｏｒｙ?ｆｒａｍｅｗｏｒｋ??ＣＭ是在ＣＳ框架下，在不重構(gòu)原始信號的前提下，直接從采樣壓縮得到的數(shù)據(jù)??中提取有用信息，根據(jù)設(shè)定的某種判決準(zhǔn)則完成檢測任務(wù)。綜上，ＣＭ理論是在ＣＳ??的基礎(chǔ)上，加入了信號檢測算法的研宄。??２．?２．?２壓縮感知測量矩陣??在ＣＳ和ＣＭ信號處理方法中，構(gòu)造測量矩陣都是關(guān)鍵步驟。在信號的稀疏表示??上，一般構(gòu)造一個正交基或字典（稀疏基）對信號進(jìn)行處理，而測量矩陣是一個與稀??疏基相關(guān)性很差的矩陣，能夠?qū)崿F(xiàn)信號由高維到低維的投影。下面將ＣＳ理論進(jìn)行詳??細(xì)說明［４１］。??首先將輸入信號ｘ稀疏化，假設(shè)是輸入原始信號，則有一組正交基或緊框??架中，使得：??ｘ?＝?（２－１）??７＝１??其中，ａ為原始信號稀疏系數(shù)，即信號在中域的表達(dá)式。假如〇＜戶＜２，?７？＞０滿

【參考文獻(xiàn)】：
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碩士論文
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本文編號：3141948