基于字典學(xué)習(xí)的電能質(zhì)量數(shù)據(jù)壓縮重構(gòu)與擾動(dòng)識(shí)別研究.pdf

1、隨著建設(shè)世界一流的大電網(wǎng)項(xiàng)目的啟動(dòng)，電力系統(tǒng)的快速發(fā)展帶來了多樣化的電能質(zhì)量問題，引起了研究者的廣泛關(guān)注。作為電能質(zhì)量問題中的重要部分，電能質(zhì)量數(shù)據(jù)的壓縮重構(gòu)和擾動(dòng)識(shí)別是研究的重中之重，目前的研究方法普遍受香農(nóng)采樣定理限制。壓縮感知理論作為一個(gè)信號(hào)處理界的“big idea”給數(shù)據(jù)信號(hào)的處理研究帶來了新的啟發(fā)。隨著研究的深入，壓縮感知理論在各方面優(yōu)勢(shì)逐漸凸現(xiàn)。
　　壓縮感知理論主要包含三個(gè)部分：信號(hào)的稀疏表示，測(cè)量矩陣的設(shè)計(jì)和重構(gòu)

2、算法的選擇，其中信號(hào)的稀疏表示是理論的前提且與數(shù)據(jù)的重構(gòu)精準(zhǔn)度有很大關(guān)系。由于電能質(zhì)量數(shù)據(jù)具有特殊性，采用普通函數(shù)形成的正交基進(jìn)行稀疏表示并不能自適應(yīng)地獲得最佳稀疏表示。因此本論文就這一問題進(jìn)行了深入的研究，將壓縮感知與字典學(xué)習(xí)結(jié)合在一起，采用字典學(xué)習(xí)獲得符合電能質(zhì)量數(shù)據(jù)的字典，利用字典對(duì)電能質(zhì)量數(shù)據(jù)進(jìn)行稀疏表示，獲得最佳的電能質(zhì)量數(shù)據(jù)的稀疏表達(dá)方式，提高電能質(zhì)量數(shù)據(jù)的重構(gòu)精準(zhǔn)性和擾動(dòng)識(shí)別準(zhǔn)確率。
　　論文的主要研究?jī)?nèi)容有以下幾個(gè)

3、方面：
　　1、通過對(duì)壓縮感知理論框架的學(xué)習(xí)研究，針對(duì)信號(hào)稀疏表示方法深入研究，結(jié)合電能質(zhì)量數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，將字典學(xué)習(xí)的方法應(yīng)用到電能質(zhì)量數(shù)據(jù)的稀疏表示中，為進(jìn)一步的研究奠定堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)。
　　2、針對(duì)傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)壓縮中采樣頻率的限制，基于壓縮感知的電能質(zhì)量稀疏表示數(shù)據(jù)壓縮，提出了基于自適應(yīng)字典學(xué)習(xí)的電能質(zhì)量數(shù)據(jù)壓縮重構(gòu)方法。該方法突破了傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)壓縮中采樣頻率的限制，能在少量采樣值的情況下快速簡(jiǎn)單的恢復(fù)重構(gòu)出原始電能質(zhì)量數(shù)據(jù)。

4、
　　3、針對(duì)基于壓縮感知的思想訓(xùn)練學(xué)習(xí)字典進(jìn)行識(shí)別，提出了一種基于判別字典學(xué)習(xí)稀疏表示的電能質(zhì)量數(shù)據(jù)擾動(dòng)識(shí)別的新方法，實(shí)現(xiàn)對(duì)各類電能質(zhì)量擾動(dòng)的稀疏表示識(shí)別。對(duì)比其他識(shí)別方法，本方法無需特征提取和識(shí)別分類器，建立的判別字典對(duì)不同類型的電能質(zhì)量擾動(dòng)數(shù)據(jù)具有識(shí)別性。
　　4、受到判別字典的啟發(fā)，基于這個(gè)思想進(jìn)一步拓展了針對(duì)判別字典，提出了基于子字典不相干的判別字典表示電能質(zhì)量擾動(dòng)分類算法，將子字典的非相干約束加入到判別字典學(xué)習(xí)的