[发明专利]基于正则化自适应匹配追踪的电力系统数据重构方法

权利要求书

1.一种基于正则化自适应匹配追踪的电力系统数据重构方法，其特征是包括以下步骤：

1）设置控制迭代次数阈值 和阶段转换阈值，将电能质量原始信号通过模数转换模块转化为电能质量数字量信号；

2）根据压缩感知理论，采用傅里叶变换基对电能质量数字量信号进行稀疏表示为，是稀疏变换基矩阵，是稀疏向量；

3）采用高斯分布白噪声生成随机测量矩阵， ，R是实数集， 为测量维数，为电能质量原始信号的维数，；

4）将测量矩阵与稀疏变换基矩阵相乘得到感知矩阵，从而得到电能质量数字量信号的测量值：；

5）令初始余量等于测量值 ，即，初始步长，阶段，索引值集合，相应的支撑集为，候选集，迭代次数，是空集；

6）对感知矩阵中的原子进行一次筛选，计算初始余量与感知矩阵列原子的相关系数，从中筛选出个最大值对应的索引值保存到候选集中以便进行二次筛选；

7）采用正则化过程进行原子的二次筛选，结果保存在集合中；

8）更新支撑集得到支撑集，再利用常规的最小二乘法来计算重构信号，并对余量进行更新；当时，判定支撑集的大小不满足重构的要求，将以步长来增大规模；当时，判定满足迭代停止条件；，是迭代次数，是更新后的余量。

2.根据权利要求1所述的电力系统数据重构方法，其特征是：步骤3）中，随机测量矩阵中的元素采用独立同分布的高斯随机变量，服从均值为零，方差为的高斯分布。

3.根据权利要求1所述的电力系统数据重构方法，其特征是：步骤4）中，稀疏向量仅有个系数值非零，其余个系数值为零，。

4.根据权利要求1所述的电力系统数据重构方法，其特征是：步骤8）中，以步长来增大规模时，令，。

5.根据权利要求1所述的电力系统数据重构方法，其特征是：步骤6）中，初始余量与感知矩阵列原子的相关系数，为当前余量，为感知矩阵的列元素。