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申请/专利权人：沈阳工业大学;国网辽宁省电力有限公司电力科学研究院;国网辽宁省电力有限公司

摘要：本发明涉及电力负荷数据的处理，具体涉及基于VMD与OMP的电力负荷数据降维重构处理方法。该方法先采集电力负荷数据；再将采集到的电力负荷数据通过变分模态分解方法进行数据分解滤波和降维处理；然后在得到频率从低到高的固有模态分量后，再运用正交匹配跟踪算法对分解滤波后的数据进行重构优化处理。本发明首次将VMD运算方法与OMP运算方法结合起来，得到一种运算效率高且普适性强的降维重构处理方法，适用于现有维度的数据集，且不易受噪声影响，稳定性高，更加适应越来越蓬勃发展信息时代衍生的电力负荷大数据处理。

主权项：1.基于VMD与OMP的电力负荷数据降维重构处理方法，其特征在于：该方法包括：步骤1，采集电力负荷数据；步骤2，将采集到的电力负荷数据通过变分模态分解方法进行数据分解滤波和降维处理；得到频率从低到高的固有模态分量；步骤3，在得到频率从低到高的固有模态分量后，再运用正交匹配跟踪算法对分解滤波后的数据进行重构优化处理；利用UK-DALE数据集收集电力负荷数据；UK-DALE数据集包含了家庭内各种独立设备的负荷数据，按每个采样需要6秒时间的频率进行采样，采样的对象包括某个设备的有功功率和每个家庭总的有功功率，以及采样频率为15kHz的每户入口处的总电压和电流数据；正交匹配跟踪算法以贪婪迭代方式为导向确定传感矩阵的列，从而能够保证在后期每次选取矩阵的列和现阶段的冗余向量尽可能的接近，然后将测量向量中多余的部分去除，并进行多次的强制迭代，保证该过程一直持续到迭代次数K和稀疏度相同才停止；在迭代过程中，从传感阵A中选择和残差信号r相似性最高的列矩阵，将其添加到索引集，再通过下列的最小二乘解向量x的索引项： 式中，是由索引列组成的子向量，θtIt是具有向量θ索引项的子向量；对θtIt的求解通过下式来实现： 其中，xtI表示有限个列向量，y表示的是观测投影向量；正交匹配跟踪算法通过引入正交化对迭代的次数进行优化，有效降低算法的运行时间；而且当迭代停止的时候，依然有足够的原子对处理过后的信号进行重构；OMP方法计算任务具体执行步骤包括：其中输入包括N×d、观测矩阵Φ、N维观测矢量y和迭代次数K：1初始化迭代次数t＝1和剩余At；支持集索引Λ和原子集At为空；2计算残差矢量rt的内部乘积和观测矩阵的列向量查找解决最简单优化问题的索引ρi，rt＝y163更新索引集Λ以下Λt＝Λt-1∪{ρi}和原子集以下Λt＝Λt-1∪{ρi}；4使用最小平方法计算以最小化残差： 5更新剩余和迭代次数t＝t+1；6判断停止条件，迭代次数K；如果不满足条件，则执行步骤2；如果不满足条件，请执行步骤2；如果已建立，则停止迭代并输出信号模型通常包含错误时，通过：y＝x+ey,x,e∈RN18其中x是原始信号，e是未知的随机矩阵，y是包含错误的接收信号；x是全等级，e是稀疏的；构造一个矩阵F，满足FX＝I',I'＝[I,0，…，0],F∈RM×N，I∈RM×M,I'∈RM×N,M＜N19因此， 其中接收信号y的测量值；转换为压缩感应问题；误差矩阵e从重建，e的估计值表示为然后得到x的估计值。

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