基于小波变换的电厂数据压缩系统的设计与实现

摘要

电厂在生产过程中会产生海量的过程数据，这些数据对于电厂机组运行状况分析、经济性能分析、故障诊断有着极为重要的意义。对于一个有多台机组的电厂，每天产生的数据量可多达数GB，以常规的存储方案根本无法长期保留如此大量的数据。而且如此海量的数据给数据挖掘和分析，网络传输都带来极大的压力，因此必须依赖于数据压缩技术进行压缩存储。
　　本论文以离散小波变换（DWT，Discrete Wavelet Transform）为核心技术，采用小波变换后对系数进行阈值量化的方式，对电厂生产过程数据进行压缩。通过实验证明，原始数据经过小波变换，只须保留低频系数和极少量的高频系数，就可以对原始数据进行较精确的重建。利用小波变换理论的自适应性和多分辨率特性，首先对电厂原始信号做小波分解，再由所提取的部分小波系数作为特征，采用阈值量化去除大部分高频分量，得到压缩后的结果。在对电厂数据进行压缩时，兼顾了压缩比和失真度两方面的要求。其中包括温度、压力在内的大部分数据通过小波压缩，都可以保证压缩比在20:1以上，均方误差（MSE，Mean Square Error）在0.1之内。本文同时对影响数据压缩精度的若干因素进行了探索，阈值的选定、小波分解的层数、小波基的光滑性和紧支性、待压缩数据点的长度，都对压缩结果的重构数据精度产生较大的影响。
　　在设计实时数据压缩系统时运用成对的内存数据表交替存储的形式来构建数据的采集端，来保证数据实时采集的高效与稳定；以小波压缩作为该数据压缩系统的核心算法，实现了电厂数据的高压缩比存储；采用AJAX技术来进行前端web的数据呈现。该系统达到了对电厂数据实时、高效的压缩目的，极大地减少了数据存储、传输和分析时的压力，以曲线，饼图、棒图的形式将数据丰富的展示，并具有良好的稳定性。

目录

基于小波变换的电厂数据压缩系统的设计与实现

THE DESIGN AND IMPLEMENTATION OF POWER PLANT DATA COMPRESSION BASED ON WAVELET TRANSFORM

摘 要

Abstract

第1章 绪 论

1.1 课题的背景及研究目的

1.2 数据压缩研究综述

1.2.1 数据压缩的概念与分类

1.2.2 数据压缩的评价标准

1.2.3 数据压缩的常见算法

1.2.4 电厂数据压缩算法概述

1.3 小波数据压缩简介

1.3.1 小波的概念

1.3.2 小波数据压缩的特点及优势

1.3.3 离散小波变换的分解重构过程

1.4 本论文的主要工作内容

第2章 电厂数据压缩系统的设计

2.1 系统需求分析

2.2 系统总体功能结构设计

2.3 子系统设计

2.3.1 数据接收与存储设计

2.3.2 数据压缩模块设计

2.3.3 web数据发布设计

2.3.4 web数据显示设计

2.4 系统开发运行环境

2.5 本章小结

第3章 压缩算法的设计与性能分析

3.1 小波基选择

3.2 阈值的优化选取

3.3 分解层数对压缩性能的影响分析

3.4 压缩点数对压缩性能的影响分析

3.5 小波压缩解压的算法设计

3.5.1 小波数据压缩

3.5.2 小波数据解压

3.6 本章小结

第4章 电厂数据压缩系统的实现

4.1 系统实现

4.1.1 实时数据的接收存储

4.1.2 小波数据的压缩与解压

4.1.3 Web数据发布

4.1.4 Web数据演示及呈现

4.2 系统运行效果演示

4.2.1 当前值显示

4.2.2 当天实时曲线

4.2.3 历史数据查询

4.2.4 饼图棒图的实时显示

4.2.5 参数配置

4.3 系统性能测试及评价

4.3.1 数据采集存储效果评价

4.3.2 数据压缩效果测试

4.4 本章小结

结 论

参考文献

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致 谢

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