基于压缩感知的电能质量信号重构算法研究

为解决传统电能质量信号在采样时面临的采样率高，采样资源浪费和硬件成本高的问题，压缩感知理论被引入到电能质量信号的采样与重构过程。信号的稀疏表示是压缩感知理论中的关键问题，一般选择正交基作为压缩感知中的稀疏变换基。基于多重扰动的电能质量信号，本文提出了基于不同干扰的电能质量模型来选择不同的信号稀疏变换基的压缩感知重构算法。实验证明与整个信号采用单一DCT变换基或FFT变换基的压缩感知重构算法相比，本文提出的方法具有更好的信号重构性能。