基于压缩感知的风力发电机组电能质量检测方法技术

本发明专利技术公开了基于压缩感知的风力发电机组电能质量检测方法，涉及智能电网领域。该方法包括步骤1、采集风力发电机组工作状态下的电压信号；步骤2、将该电压信号通过稀疏表示得到稀疏信号；步骤3、将该稀疏信号采用稀疏随机测量矩阵进行压缩采样，得到压缩采样后的信号；步骤4、将该压缩采样后的信号采用OMP算法进行重构；步骤5、计算重构信号的短时闪变严重程度，并检测重构信号闪变包络。通过本发明专利技术的方法将压缩感知理论，应用到风力发电机组电能质量采样检测领域，突破了传统的奈奎斯特采样定理，将采样和压缩同时进行，可大大减少采样数据量，缩短采样时间，降低对风力发电机组电能质量信号采样检测硬件系统的要求，便于数据存储和传输。

Power quality detection method for wind turbines based on compressed sensing

The invention discloses a wind power generating unit power quality detection method based on compressed sensing, and relates to the field of smart grid. The method includes step 1, collecting the voltage signal in the working state of the wind turbine; step 2, the sparse signal is obtained by sparse representation, step 3, the sparse random measurement matrix is used to compress and sample the compressed sampling, and the signal after the compressed sampling is obtained; step 4, the letter after the compression is sampled. The algorithm is reconstructed by OMP algorithm. Step 5, the severity of short-time flicker is calculated, and the flicker envelope of reconstructed signal is detected. Through this method, the compressed sensing theory is applied to the field of wind power quality sampling and detection, which breaks through the traditional Nyquist sampling theorem and carries out the sampling and compression simultaneously, which can greatly reduce the amount of sampling data, shorten the sampling time, and reduce the sampling and detection of the power quality signal of the wind turbine. The requirement of hardware system is convenient for data storage and transmission.

【技术实现步骤摘要】
基于压缩感知的风力发电机组电能质量检测方法
本专利技术涉及智能电网领域，更具体的涉及基于压缩感知的风力发电机组电能质量检测方法。
技术介绍
传统的电能质量数据采集分析系统是基于奈奎斯特采样定理实现的，该过程包括信号采集—压缩—存储/传输—信号重构—分析处理，要想无失真的恢复原始信号，采样频率必须是原始信号最高频率的两倍或者以上。基于奈奎斯特采样定理的电能质量采样处理系统主要存在两方面缺点，一方面为了满足Nyquist采样定理，要求采样设备必须保持较高采样速率，进而增加了硬件设备的成本；另一方面，为了存储和计算采集到的大量的电能质量信号数据，需要相当大的存储空间和计算能力，增加了数据存储和计算的压力。因此，现有对风力发电机组电能质量检测的方法存在数据采集量大和计算复杂度高，导致对硬件系统要求高的问题。
技术实现思路
本专利技术实施例提供基于压缩感知的风力发电机组电能质量检测方法，用以解决现有技术中数据采集量大和计算复杂度高，导致对硬件系统要求高的问题。本专利技术实施例提供基于压缩感知的风力发电机组电能质量检测方法，包括：步骤1、采集风力发电机组工作状态下的电压闪变信号；步骤2、将所述电压闪本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于压缩感知的风力发电机组电能质量检测方法，其特征在于，包括：步骤1、采集风力发电机组工作状态下的电压闪变信号；步骤2、将所述电压闪变信号通过稀疏表示得到稀疏信号；步骤3、将所述稀疏信号采用稀疏随机测量矩阵进行压缩采样，得到压缩采样后的信号；步骤4、将所述压缩采样后的信号采用OMP算法进行重构；步骤5、计算重构信号的短时闪变严重程度，并检测重构信号闪变包络。

【技术特征摘要】
1.基于压缩感知的风力发电机组电能质量检测方法，其特征在于，包括：步骤1、采集风力发电机组工作状态下的电压闪变信号；步骤2、将所述电压闪变信号通过稀疏表示得到稀疏信号；步骤3、将所述稀疏信号采用稀疏随机测量矩阵进行压缩采样，得到压缩采样后的信号；步骤4、将所述压缩采样后的信号采用OMP算法进行重构；步骤5、计算重构信号的短时闪变严重程度，并检测重构信号闪变包络。2.根据权利要求1所述的基于压缩感知的风力发电机组电能质量检测方法，其特征在于，所述风力发电机组工作状态下的电压闪变信号为：其中，公式(1)中：N为闪变信号的总数，A为电压的幅值，mi是第i项闪变包络的调制度，fi是第i项闪变包络的频率，是第i项闪变包络的相角。3.根据权利要求1所述的基于压缩感知的风力发电机组电能质量检测方法，其特征在于，所述将所述电压闪变信号通过稀疏表示得到稀疏信号包括：选择傅里叶变换作为稀疏基矩阵将所述电压闪变信号进行稀疏表示。4.根据权利要求1所述的基于压缩感知的风力发电机组电能质量检测方法，其特征在于，将所述稀疏信号采用稀疏随机测量矩阵进行压缩采样，...

【专利技术属性】
技术研发人员：孟克其劳，吕方艳，侯婷，
申请(专利权)人：内蒙古工业大学，
类型：发明
国别省市：内蒙古,15