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稀疏信號處理在變電站電磁頻譜監(jiān)測中的應(yīng)用研究

發(fā)布時間:2018-06-20 16:00

  本文選題:變電站 + 電磁頻譜; 參考:《華北電力大學(北京)》2017年碩士論文


【摘要】:隨著近幾年智能電網(wǎng)的興起,智能變電站也相伴而生。作為智能電網(wǎng)“電力流、信息流、業(yè)務(wù)流”三流匯集的焦點,智能變電站對建設(shè)堅強智能電網(wǎng)具有極為重要的作用。智能變電站在發(fā)揮巨大作用的同時,也暴露出一些亟需解決的問題,例如變電站內(nèi)一次設(shè)備的故障檢測問題,二次設(shè)備的干擾預警問題以及頻譜資源短缺導致的頻譜感知問題。研究表明,對變電站進行電磁頻譜監(jiān)測可以有效解決上述問題。然而,現(xiàn)有變電站電磁頻譜監(jiān)測系統(tǒng)存在系統(tǒng)搭建復雜、體積龐大、監(jiān)測頻域過窄以及成本較高等缺陷,難以滿足變電站生產(chǎn)現(xiàn)場多點頻譜實時監(jiān)測的需求。為此,本文提出了一種基于稀疏信號處理理論的變電站電磁頻譜監(jiān)測系統(tǒng)。在對稀疏信號處理理論進行了系統(tǒng)的梳理后,本文作者前往東南沿海某城市三所不同電壓等級的變電站進行了現(xiàn)場測量,獲取了變電站電磁頻譜的實際數(shù)據(jù),數(shù)理統(tǒng)計分析后得出變電站內(nèi)的電磁頻譜具有稀疏性,塊稀疏性并且不同地點的電磁頻譜具有相關(guān)性。針對得到的頻譜稀疏特性,本文構(gòu)建了變電站電磁頻譜的聯(lián)合稀疏模型,即變站內(nèi)不同地點的頻譜不僅包含稀疏支撐集相同的公共部分,還包含單獨稀疏部分。進一步地,基于這一稀疏模型以及變電站實際生產(chǎn)中多點實時監(jiān)測的需求,本文提出了一套使用變電站內(nèi)無線傳感節(jié)點進行協(xié)作壓縮感知從而獲得電磁頻譜的監(jiān)測模型。最后,本文提出了一種聯(lián)合二叉樹分解塊正交匹配追蹤算法用于壓縮感知后的信號重構(gòu),并通過Matlab仿真驗證了所提出算法的優(yōu)越性。
[Abstract]:With the rise of smart grid in recent years, intelligent substation also comes along. As the focus of "power flow, information flow and business flow" in smart grid, intelligent substation plays an important role in building a strong smart grid. While intelligent substation plays a great role, it also exposes some problems that need to be solved, such as fault detection of primary equipment in substation, interference warning of secondary equipment and spectrum sensing caused by shortage of spectrum resources. The study shows that the electromagnetic spectrum monitoring can effectively solve the above problems. However, the existing substation electromagnetic spectrum monitoring system has some shortcomings, such as complex system construction, large volume, narrow frequency domain and high cost, etc. It is difficult to meet the needs of real-time monitoring of multi-point spectrum in substation production site. In this paper, a transformer substation electromagnetic spectrum monitoring system based on sparse signal processing theory is proposed. After systematically combing the theory of sparse signal processing, the author went to three substations with different voltage levels in a city along the southeast coast to carry out field measurements, and obtained the actual data of the electromagnetic spectrum of the substation. The statistical analysis shows that the electromagnetic spectrum in substation is sparse and block sparse and the electromagnetic spectrum of different locations is correlated. In this paper, a joint sparse model of substation electromagnetic spectrum is constructed, which means that the spectrum of different locations in a transformer substation contains not only a common part with the same sparse support set, but also a separate sparse part. Furthermore, based on this sparse model and the requirement of multi-point real-time monitoring in substation production, a set of monitoring models using wireless sensor nodes in substation for cooperative compression sensing to obtain electromagnetic spectrum is proposed in this paper. Finally, a combined binary tree decomposition block orthogonal matching tracking algorithm is proposed for signal reconstruction after compression and perception, and the superiority of the proposed algorithm is verified by Matlab simulation.
【學位授予單位】:華北電力大學(北京)
【學位級別】:碩士
【學位授予年份】:2017
【分類號】:TM63;TN911.7

【參考文獻】

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本文編號:2044821

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