基于压缩感知的智能电网高级量测体系

作者：袁博; 葛少云; 刘洪; 冯喜春; 魏孟举

来源：高电压技术, 2022, 1-9.

DOI：10.13336/j.1003-6520.hve.20221227

• 压缩感知
• 高级量测体系
• 基本模型
• 具体构建方案
• 分类K-SVD稀疏基
• 重构算法

针对高级量测体系中海量数据问题，本文首次引入压缩感知以克服传统数据压缩方法的不足，对基于压缩感知的高级量测体系（Advanced Metering Infrastructure based on Compressed Sensing， AMI-CS）进行探索。首先，在分析各类数据特点基础上，本文提出了基于时间和基于空间的两种基本模型及其选取原则；然后，设计模型中的关键要素，提出分类K-SVD稀疏基和适用于时间模型的优选重构算法，并设置二进稀疏测量方式、通用重构算法及适用采集参数；基于此，形成了AMI-CS具体构建方案。实验结果表明，本文提出的AMI-CS方案关键要素均具合理性，优于CS传统要素且较传统压缩大大提升抗丢包性，数据重构信噪比在50dB以上、重构误差在0.6%以下，通过合理选择压缩比使得数据重构信噪比在58dB以上、重构误差在0.24%以下，满足AMI要求。

• 单位
  天津大学