分布式光伏发电系统是一种利用光伏效应原理，将太阳能转换为电能的发电方式。由于太阳能具有分散性和发电的随机间歇性特点，因此需要构建灵活可靠的监测网络来保障发电系统的安全稳定运行。无线传感器网络（Wireless Sensor Network, WSN）因其传感器节点的微型化、低功耗和低成本等优点，成为光伏发电系统状态监测的理想选择。
在分布式光伏发电系统中，监测网络中的传感器节点负责采集温度、光照强度、电压、电流、功率等数据信息。由于光伏发电系统的波动性，监测网络需要具备高频率的数据采集能力，这导致了大量的数据需要处理和传输。而监测网络的节点通常使用电池供电，有限的能量和高通信能耗成为系统设计时需要面对的主要问题。
为了降低监测网络的能耗，压缩感知理论被引入到光伏系统数据信息处理中。压缩感知理论的核心是在节点采集信号时就对数据信息进行压缩，以减少需要传输的数据量。压缩感知理论可以将信号的重构问题转化为二次规划凸松弛问题，并通过梯度投影稀疏重构（Gradient Projection Sparse Reconstruction，GPSR）等算法进行求解。GPSR算法在重构严格稀疏信号时表现出运算速度快和重构效果好的优点。进一步地，为了提升算法效率，文献[10]提出了Barzilai-Borwein梯度投影稀疏重构（GPSR-BB）算法，该算法对于不同稀疏度的信号重构具有更高的计算精度和效率。
针对含有噪声的稀疏信号重构问题，本文首次提出了基于连续正则因子的GPSR-BB信号重构算法。通过仿真分析，验证了该算法在运行精度和效率上具有显著优势，有效地节约了通信能耗，并降低了整体网络能耗。
在光伏发电系统信号压缩感知模型中，监测网络的每个传感器节点负责采集信号并形成感知信号向量。通过将采集到的信号投影到一个已知的正交基上，可以得到一个稀疏信号向量。在实际应用中，严格稀疏信号向量可以用近似稀疏信号向量来代替。近似稀疏信号向量能够更好地反映信号的实际变化情况，特别是在信号值很小的情况下。
分布式光伏发电系统状态监测网络中的节点通常由供电模块、数据采集模块、处理器模块和通信模块组成。供电模块为节点提供必要的电力支持，数据采集模块负责采集所需的数据信息，处理器模块则对采集到的数据进行必要的处理并压缩，而通信模块则负责将压缩后的数据传输到网络中的其他节点或控制中心。
在实际应用中，为了保证数据传输的效率和降低能耗，节点在采集到数据之后需要进行有效的数据压缩。数据压缩可以通过各种算法实现，包括但不限于小波变换等。在进行数据压缩后，通过适当的重构算法可以恢复信号，确保监测数据的准确性和完整性。通过这种方式，分布式光伏发电系统能够有效利用有限的网络资源，提升监测网络的稳定性和可靠性。
分布式光伏发电系统通过应用无线传感器网络技术，结合压缩感知理论和高效的稀疏信号重构算法，可以实现对光伏发电状态的有效监测和管理。这不仅有助于提升光伏发电系统的整体性能，而且对促进清洁能源的利用和可持续发展具有重要意义。
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