多模式自适应LZW算法在WAMS中的应用研究

摘要

广域测量系统是电力系统三项前沿课题(柔性输电、智能控制、广域测量)之一。广域测量系统以同步向量测量技术和现代通信技术为基础,实现对电网的大面积实时监控。广域测量系统数据上传周期短,数据量较大,对电力系统数据传输网络提出新的挑战。由于广域测量系统的数据传输量巨大,因此可以采用数据压缩算法对数据进行就地压缩。目前应用于电力统的无损压缩算法主要有霍夫曼编码和字典(LZ)编码技术。LZW算法是对字典编码的改进和扩展。由于LZW编码技术压缩时间较短,压缩效率较高,因此在数据处理中得到了广泛应用。多模式自适应LZW算法是在LZW算法的基础上对LZW算法的改进,通过分析,能够适应WAMS数据的特点。本文首先阐述了多模式自适应无损压缩算法在广域测量系统中的实现过程,然后采用多模式自适应LZW算法对广域测量系统数据进行压缩。通过实验测试可以看出,该算法能够满足广域测量系统实时性的要求。通过对比可以得出,该算法的压缩效率明显优于基本的LZW算法,在广域测量系统中具有广泛的应用前景。为了进一步提高广域测量系统的实时性,结合现代通信技术,本文设计了一个以光波分复用技术为基础,以光纤为物理媒质,以IPoverWDM为组网方式的广域测量系统通信平台。采用光波分复用技术能够充分利用光纤的带宽,提高通信系统的传输容量。采用全光网络,数据在进行传输过程中不需要对其进行光—电、电—光转换,减少了通信网络的延时。