[发明专利]基于投影追踪的电力系统数据重构解压缩方法

说明书

技术领域

本发明涉及电力系统数据重构和解压缩方法，尤其是一种基于的压缩感知理论的电能质量数据投影追踪重构解压缩方法。 

背景技术

电力部门需要实时监控电力系统电压、电流等数据，以便进行波动、闪变、谐波状况、阻抗频率特性和电能质量的分析，这将导致数据量巨大，无论是当地存储还是传输给电力部门都将带来沉重的负担。因此电力系统中大量数据的存储是一个迫切需要解决的问题，有效方法就是对数据进行压缩。关于电力系统数据压缩，近年来研究者往往只重视故障数据的压缩，而实际上随着电力系统自动化程度的提高，智能电网建设的目标，监测信息系统的不断完善，海量过程数据的存储越来越受到人们的重视。电力系统运行过程中的暂稳态电能质量数据蕴含着丰富的信息，对分析电网运行状态、提供控制和优化策略、故障诊断和数据挖掘具有重要意义。研究适合工程实际的数据压缩方法对降低海量过程数据中存在的冗余成为电力行业的迫切需求。特别近年来智能电网的计划提出以后，用户与电力公司的双向通讯对采集设备的性能提出了更高的要求。如果可以用最经济节能的便捷式电能质量数据采集仪完成数据的采集，然后再将解压缩方法放置于大型计算机上进行处理，将能有效解决传统压缩和解压缩模式的弊端。 

目前电网数据的采集设备均建立在香农采样定理采样率基础上，高精度的采样需求必定会带来巨大的数据量。随着智能化电网监测模式的建设，电网数据采集源源不断进行，即使通过高性能压缩方法将采样后的大部分数据量丢弃，仍会耗用大量的原始数据存储空间。压缩感知理论能够突破香农采样定理限制，采集的数据就是需要获取的信息，采样与压缩过程合二为一，将能够突破电网数据采样模式，有望解决在电力系统一次设备附近的现场数据采集和执行装置通常采用速度较低的CPU，且克服存储容量有限的矛盾，将计算量留给后期计算机处理，可以通过计算机强大的并行处理能力低成本的重构原始信号，达到与传统采样和压缩相同的效果，为电能质量数据的检测和识别等方法开阔新思路。 

发明内容

针对现有技术中电力系统数据重构和解压缩方法存在的上述问题，本发明提供一种基于压缩感知理论和投影追踪重构方法的电能质量数据压缩和解压缩方法。电能质量压缩数据由基于压缩感知理论的获得电能质量压缩数据，具体体现为数据采样与压缩过程的合二为一；电能质量数据解压缩过程由投影追逐重构解压缩实现。本发明克服了现有技术中的采样过程耗费大量数据存储空间的缺点，提供了一种采样与压缩过程合并，节约采样数据存储空间的电能质量数据压缩与解压缩方法。 

本发明的技术方案是： 

基于投影追踪的电力系统数据重构解压缩方法，具体包括如下步骤：

(1) 初始化参数：迭代次数t=1，残差余量 ，x为空矩阵，迭代次数m；

(2) 在中选中与余量相关性最大的列：

；

(3) 更新信号残差：

；

(4) 获取稀疏向量元素：

；

(5) 去除中已入选的列，将选中的列置零，为下一次迭代做准备；

(6) 如果t<m，t=t+1。则重复第（2）-（5）步骤，进行下一次迭代。否则结束迭代，获得稀疏向量x。

进一步，步骤（2）中，=，是维的压缩感知观测矩阵，是维的稀疏变换基矩阵，其中，表示内积运算；当t=1时，即原始信号，上式表示与中第i列原子的内积；当t>1时，上式表示残差余量与中第i列原子的内积，即为找寻出的当前最匹配原子。 

进一步，步骤（3）中，是在上的分量或投影，是用原子在对进行匹配后的残差值；与是正交的，即： 

；

要使得是的最佳逼近，要求残差的能量最小，即寻找一个与信号方向最靠近的原子库中的原子。

本发明的有益效果是：