电能质量监测数据的数据压缩

摘要

高精度的数据监测能力、多项监测项目、高速的数据处理能力以及实现网络监控是当前电能质量监测智能系统的发展方向。高精度数据要求、高采样率及多通道数据通讯等都将产生非常大的数据量。因此电能质量在线监测仪对电能质量监测数据的存储和传输都将面临巨大的挑战。就目前来说数据压缩是解决这一问题的有效措施。本文对电能质量问题以及电能质量监测进行了概述，介绍了数据压缩技术的基本原理、分类以及常用算法。文中比较了各种无损压缩算法，主要分析了基于字典模型的LZ系列无损压缩算法。本文在仔细分析了事件波形数据和实时指标数据的特征后，对电能质量在线监测仪的这两大类数据提出了经过数据预处理的基于LZ77的改进无损压缩算法。对事件波形数据进行差值预处理，对实时指标数据进行浮点数中指数与尾数的分离预处理。在改进LZ77算法实现中，采用Hash表结构建立字典，高效的完成了对匹配字符串的查找；对输出编码三元组进行结构调整，输出(标志位，匹配长度或当前字符，相对位置)，并采用Huffman编码对输出中后两项进行二次编码。经实验验证，数据在经过预处理后，经改进的LZ77算法以及对输出编码的Huffman二次编码，达到了事件波形数据约90%，实时指标数据约35%的数据压缩比。

目录

摘要

ABSTRACT

第一章 绪论

1.1 课题背景和研究意义

1.2 电能质量研究相关发展现状及趋势

1.2.1 电能质量监测的发展现状

1.2.2 电能质量数据压缩的发展现状

1.3 本文的主要研究内容

1.4 本章小结

第二章 电能质量概述

2.1 电能质量定义

2.2 电能质量分类

2.3 电能质量标准

2.4 本章小结

第三章 数据压缩技术

3.1 数据压缩技术基础

3.1.1 数据压缩基本概念

3.1.2 数据压缩分类

3.2 常用有损压缩算法

3.2.1 预测编码

3.2.2 变换编码

3.3 常用无损压缩算法

3.3.1 统计编码

3.3.2 字典编码

3.4 本章小结

第四章 LZ系列字典压缩算法分析

4.1 LZ78 算法

4.1.1 LZ78 基本算法原理

4.1.2 LZW算法及其特点

4.2 LZ77 算法及其改进

4.2.1 LZ77 算法基本原理

4.2.2 LZ77 算法特点分析及改进方向

4.3 本章小结

第五章 电能质量在线监测仪监测数据的数据压缩

5.1 电能质量在线监测仪监测数据特征

5.2 电能质量监测数据的数据压缩

5.2.1 事件波形数据的预处理和后处理

5.2.2 实时指标数据的预处理和后处理

5.2.3 基于LZ77 的改进无损压缩算法及其实现

5.3 试验结果比较

5.4 本章小结

第六章 总结与展望

6.1 全文总结

6.2 展望

参考文献

致谢

攻读硕士学位期间发表的论文

上海交通大学硕士学位论文答辩决议书