基于压缩感知理论的电能质量稀疏测量与自适应控制研究

项目名称： 基于压缩感知理论的电能质量稀疏测量与自适应控制研究

项目编号： No.61201246

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2013

项目学科： 无线电电子学、电信技术

项目作者： 钟毅

作者单位： 武汉理工大学

项目金额： 24万元

中文摘要： 近年来随着电网中非线性负载设备的大量普及，它们工作中产生谐波干扰和无功分量严重降低了电网用电效率，缩短了电器寿命。传统单相电表只对有功电能部分计量，采样信息量大，运算处理负担重，无法实时有效测量，处理和控制电能质量多参数状态。由于电能质量采样数据具有较好频域稀疏特征,所以十分适用于压缩感知理论模型的分析和研究。基于压缩感知的单相电能质量稀疏测量与自适应控制研究，首先通过对单相电网质量和用电状态的稀疏测量建模，利用少量采样代价及时准确记录用户各项用电状态；然后构建鲁棒、动态、可信的数据重构和恢复模型，更加有效地检测电能质量的退化状态（谐波噪声和瞬间功率干扰等）；最后提出并实现电能谐波分频预测控制系统和嵌入式智能电表硬件评估原型体系，有效抑制谐波干扰改善功率因素，减少负载对环境和电器设备的危害，达到电能质量自愈的功能。

中文关键词： 电能测量；压缩感知；压缩采样；微电网自愈；

英文摘要： In recent years, more and more non-linear loads have been popular in single-phase power, their serious harmonic current and reactive power reduce the power efficiency and shorten the lifetime of the electronic devices. Traditional meter can only measure a

英文关键词： Power Measurement；Compressed Sensing；Compressing Sample；Micro-grid Self-healing；