關鍵詞：泛在電力物聯網 電能質量 數據缺失 矩陣填充 交替方向乘子法 

摘要：電網智能優化運行依賴于對系統的泛在感知和完整正確的數據支持,這也是泛在電力物聯網感知層必然要達到的最基本要求。在泛在電力物聯網應用中,獲取完整正確的量測數據是治理電能質量問題的基礎。然而,在實際電網采集傳輸的全環節中,會不可避免地發生數據殘缺。針對上述情況,提出基于低秩矩陣填充理論的泛在電力物聯網電能質量感知數據補全新方法。首先證明了電能質量數據具有近似低秩的特性,以此為依據,設計多范數聯合的秩優化模型,并應用交替方向乘子法將其分解為若干子問題分別求解。同時針對傳統交替方向乘子法求解緩慢的問題,提出自適應迭代步長最優選取策略,加快模型求解速度。通過電壓暫升、電壓中斷、脈沖振蕩、電壓暫降、諧波污染等高頻故障場景驗證所提方法的有效性,實驗結果表明所提方法適用于多場景下的電能質量數據恢復,在缺失50%數據時仍能保證數據矩陣恢復誤差在3%以內。

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