针对电能质量数据采集中存在的前端采集装置的性能瓶颈,本文提出一种基于感知压缩的数据采集技术。该技术基于同区域采集数据所具有的时间相关性,利用降低采样率的手段实现采样数据量的减少,在数据采样过程中引入信号幅值检测机制,以保证对冲击脉冲信号的准确重构,并在数据重构算法中充分利用采集数据的空间相关性,采用缩短重构周期的方法,有效提升了数据重构的运算效率。通过实验证明了该模型能够在不同的采样率下均能够实现电能质量数据的采集和准确重构,在低采样率下数据采集的误差率比常用的数据采集模型低约3%。
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