基於二維分塊dct變換的電力系統諧波數據壓縮與重構方法

2023-05-10 19:41:06 1

基於二維分塊dct變換的電力系統諧波數據壓縮與重構方法
【專利摘要】基於二維分塊DCT變換的電力系統諧波數據壓縮與重構方法，包括如下步驟：1.將採樣得到的一維時間序列諧波信號轉化為二維矩陣；2.將二維進行分塊處理，得到各分塊矩陣；3.對分塊矩陣進行L×L?DCT變換，得到DCT變換結果矩陣；4.對分塊矩陣元素進行重新排列，將相同位置的元素組成重排矩陣；5.計算各重排矩陣的平均能量，並進行能量閾值判斷，由此構建量化矩陣，將大於能量閾值的元素置1，小於能量閾值的元素置0；6.由量化矩陣和分塊重排矩陣構建結構體數組H，H為諧波實時波形數據壓縮結果。採用本發明具有良好的壓縮效果，壓縮率>20.2381，標準化均方誤差<3.291×10-5。
【專利說明】基於二維分塊DCT變換的電力系統諧波數據壓縮與重構方法
【技術領域】
[0001]本發明涉及電力系統諧波數據壓縮方法，具體是一種基於二維分塊DCT變換的電力系統諧波數據壓縮與重構方法。
【背景技術】
[0002]隨著大量電力電子器件的在電力系統中的應用，產生的諧波汙染也越來越嚴重，其對電網的影響有:增加電網的能量損失；使電網設備誤操作，造成事故；增加電網設備的額外損耗，降低命；當諧波頻率接近基波頻率，引發閃變；導致設備的諧振、噪聲和振動，使電網設備失效甚至損壞。因此，電力系統的諧波已引起國內外的廣泛關注。全天候諧波監測即錄波裝置不僅諧波參數(諧波幅值、相角)進行檢測，並記錄諧波的實施波形，近年來，諧波檢測儀的應用越來越廣泛。諧波監測儀記錄了海量的諧波數據，各諧波監測儀和監測中心的通訊數據量大，諧波監測數據需要保證高實時性和高同步性，才能進行有效的電網諧波分析。而龐大的諧波數據量導致傳輸時間長，由此必須對諧波監測數據進行數據壓縮，提取特性信息，減小數據量。
[0003]諧波數據具有周期性，可利用其周期性得到好的壓縮性能。目前諧波數據壓縮方法主要有基於FFT的閾值壓縮方法、小波係數閾值壓縮方法、改進小波(Slantlet)閾值壓縮方法等、離散餘旋變換(DCT)壓縮方法。
[0004]FFT閾值壓縮方法效率高，但其缺點FFT不具有時頻特性，將損失諧波時間信息；小波閾值壓縮因其具有形象性、相關度高等優點，獲得了較好的壓縮效果。但小波變換的計算需要消耗大量內存，計算複雜、實現實時性成本高；DCT變換矩陣的基向量近似於Toeplitz矩陣的特徵向量，被認為是性能接近於K.L變換的準最佳變換，具有很高的時頻能量集中特性，但其大多數信號的能量都集中在變換後的低頻部分，不適用諧波的壓縮。

【發明內容】

[0005]本發明藉助諧波周期性和DCT變換算法的簡便性，使DCT變換更好的適用於電力系統諧波壓縮，提出了一種基於二維分塊DCT變換的電力系統諧波數據壓縮與重構方法。
[0006]離散餘弦變換DCT (Discrete Cosine Transform,)是一種實數域變換,其變換核為實數餘弦函數。
[0007]一個矩陣的二維DCT變換定義如下:
【權利要求】
1.基於二維分塊DCT變換的電力系統諧波數據壓縮與重構方法，其特徵在於，包括如下步驟: (1)將採樣得到的一維時間序列諧波信號轉化為二維矩陣； (2)將二維進行分塊處理，得到各分塊矩陣； (3)對分塊矩陣進行LXLDCT變換，得到DCT變換結果矩陣； (4)對分塊矩陣元素進行重新排列，將相同位置的元素組成重排矩陣； (5)計算各重排矩陣的平均能量，並進行能量閾值判斷，由此構建量化矩陣，將大於能量閾值的元素置1，小於能量閾值的元素置O ; (6)由量化矩陣和分塊重排矩陣構建結構體數組H，H為諧波實時波形數據壓縮結果， 數據重構是通過二維DCT逆變換進行數據重構，由結構體數組還原DCT變換分塊矩陣，分塊矩陣空白元素補O，將分塊重排重構還原至DCT結果矩陣，對其進行二維DCT逆變換，得到二維數據矩陣，由二維數據矩陣恢復得到一維諧波時間序列。
【文檔編號】H03M7/30GK103427845SQ201310336592
【公開日】2013年12月4日 申請日期:2013年8月5日 優先權日:2013年8月5日
【發明者】曾博, 滕召勝, 韓帥, 李剛, 卿柏元 申請人:廣西電網公司電力科學研究院