CN110795409A - 一种常规发电机组参数导入psasp的实现方法 - Google Patents

一种常规发电机组参数导入psasp的实现方法 Download PDF

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Abstract

一种常规发电机组参数导入PSASP的实现方法，步骤一、HSFMS数据存储，HSFMS的结构分为：文件、通道组和通道三层，通道组成通道组，数据片是通道的属性；步骤二、常规发电机组参数变化曲线的数据压缩算法，数据压缩是采用对LZW算法的改进；步骤三、数据索引查询使用倒排索引对常规发电机组参数变化曲线数据进行查询。优点是：采用数据存储技术、数据压缩技术、数据索引技术，实现面向海量数据的快速检索发电机参数库，使其能够保证从在线仿真历史数据中实现发电机参数抽取并向PSASP完成导入。

Description

一种常规发电机组参数导入PSASP的实现方法
技术领域
本发明涉及一种常规发电机组参数导入PSASP的实现方法。
背景技术
“电力系统分析综合程序”(Power System Analysis Software Package,PSASP)是一套历史长久、功能强大、使用方便的电力系统离线仿真分析程序，是高度集成和开放具有我国自主知识产权的大型软件包。PSASP的开发始于1973年，在计算机硬件软件环境方面，PSASP经历了晶体管计算机的机器指令版、小型机FORTRAN语言版、微机DOS版和微机Windows版。多年来，PSASP一方面不断增加和扩展其功能以适应飞速发展的电力系统计算分析的需要；另一方面不断跟踪计算机新技术，使其更加友好和方便。
在电力系统暂态分析中，同步电机主要采用d、q、0坐标系统下的方程式作为数学模型，即Park方程。根据转子等值阻尼绕组所考虑的数目、用电机暂态和次暂态参数表示同步电机方程式时所采用的假设以及计及磁路饱和影响的方法的不同，同步电机也具有不同精度的模型，以适应不同应用场合下的电力系统分析计算。
PSASP程序中提供了7种不同精度的发电机模型供用户选用，即：
0型：E′电势恒定的经典模型(2阶)；
1型：E′q电势恒定的模型(2阶)；
2型：E′q电势变化的模型(3阶)；
3型：E″q、E″d、E′q电势变化的模型(5阶)；
4型：E″电势恒定的模型(2阶)；
5型：E′q、E′d电势变化的模型(4阶)；
6型：E″q、E″d、E′q、E′d电势变化的模型(6阶)。
另外，PSASP程序中还兼容了BPA程序的6种发电机模型，在调用时以代号-1～-6表示，分别与上述1～6型同步机模型对应。
电网在线仿真计算数据以QS文件形式存储，该文件采用标签方式标定各类电网仿真计算相关的数据。电网在线计算每15分钟进行一次，一天产生96套QS文件，年度积累的QS文件数据量可达GB级，其中的常规发电机组参数变化可以用参数数值随时间变化的曲线描述。目前，在电网在线计算中，尚没有相关技术将常规发电机组参数变化的情况转换到离线计算使用的PSASP中。
发明内容
本发明要解决的技术问题是提供一种常规发电机组参数导入PSASP的实现方法，为满足存储、检索从在线数据中提取的常规发电机组参数变化曲线数据，采用了数据存储技术、数据压缩技术、数据索引，实现常规发电机组参数海量数据的快速导入PSASP。
本发明的技术方案是：
一种常规发电机组参数导入PSASP的实现方法，其具体步骤如下：
步骤一、HSFMS数据存储
将电网在线仿真计算数据存储的QS历史数据文件中的常规发电机组参数提取后，按照随时间变化的曲线的形式以HSFMS(High Speed File Management System)文件格式存储；HSFMS文件是一种基于二进制的数据文件，兼顾了高速、易存取和方便多种优势，能够在各种数据分析或挖掘软件之间进行无缝交互，并提供了一些API函数供调用；HSFMS的结构分为：文件、通道组和通道三层，通道组成通道组，数据片是通道的属性；可以非常有序的、方便地检索或存取各个层次的数据；
HSFMS内部结构的核心是数据片，当数据被写入到数据片中时实际上是新建了数据片，各个数据片中主要包含如下数据段：
下一个segmen的偏移字节；
原始数据(Raw data)的偏移字节；
文件、通道组和通道三层结构属性存储字段；
实际的原始数据(Raw data)存储地址；
这种三层结构也就决定了HSFMS文件当只读取原始信息而并不关注属性时，可以利用原始偏移字节直接获得原始信息而无需关注属性信息；如前所述，往HSFMS文件中添加信息时实际上是添加了新的数据片，因此无需关心数据片之前的内容是什么，也就确保了写HSFMS文件的速度与HSFMS文件的大小无关，保证了高速存取；
另外，HSFMS物理结构中，一个通道组对应着多个数据片；当把数据写入硬盘时就是产生一个数据片，而把数据从硬盘中读取出来时也就是把一个个的数据片内容读取出来；
当写完HSFMS文件之后，系统会自动生成两个文件：fms文件和idx文件；fms文件为数据文件，idx文件为索引文件；fms文件和idx文件的区别在于索引文件不含生数据信息，而只包含属性信息，这样可以增加数据检索的速度并且利于搜索HSFMS文件；该文件是自动生成的，不需要干预；
步骤二、面向常规发电机组参数变化曲线的数据压缩算法的设计及实现
数据压缩对LZW算法的改进，具体如下：
1)采用LZW算法对百分量的差值进行压缩，为了在解压缩时候能够还原数据，需要开辟一片空间用来记录差值的正负，在这里，将该空间设在数组的最开头，若差值为正，则写入1位0，若差值为负，则写入1位1；
百分量的压缩流程步骤如下：
步骤1：初始化系统字典，读入字符；字典是指LZW算法所需的定长字符串表，用途是将输入的字符映射成定长的8位编码，即字典的索引；字符指本次处理输入的字符；
步骤2：判断字符是否已在字典中，若不在字典中则转入步骤3，否则转入步骤4；
步骤3：将字符及其标示符写入压缩文件，然后将字符加入字典并将字典的索引作为当前字符串；
步骤4：取出字符在字典中的索引，并将其接在当前字符串后；
步骤5：搜索当前字符串是否在字典中，若不在则转入步骤6，否则转入步骤7；
步骤6：将当前字符串的前缀字符串写入文件，并将当前字符串的最后一个字符作为当前字符串；前缀字符串指在加入字符前的当前字符串；
步骤7：将当前字符串的字典索引作为当前字符串；
步骤8：读入新的字符；
2)模拟量中浮点值和累积量的数值压缩实现
使用LZW算法对模拟量中浮点数和累积量的压缩算法步骤如下：
步骤1：初始化字典；字典是指LZW算法所需的定长字符串表，用途是将输入的字符映射成定长的8位编码，即字典的索引
步骤2：读入数值并转化为字符串；
步骤3：将读入的字符串添加到当前字符串中；当前字符串是指由已处理的字符组成的字符串；
步骤4：搜索当前字符串是否在字典中，没有在则转入步骤5，否则转入步骤6；
步骤5：输出当前最大匹配串的字典索引；最大匹配串指与当前字符串中最长连续字符序列相匹配的字典中的字符串；
步骤6：将当前字符串加入字典，将字符串作为当前字符串；
步骤7：判断数值是否压缩完毕，没有压缩完毕则返回步骤3，否则返回步骤2；
步骤三、数据索引查询使用倒排索引对常规发电机组参数变化曲线数据进行查询。
进一步的，在进行常规发电机组参数变化曲线数据查询时，将曲线数据经过处理后分为单调子序列区间词典(Term Dictionary)、频率文件(frequencies)、位置文件(positions)保存；其中单调子序列区间词典不仅保存有每个单调子序列区间，还保留了指向频率文件和位置文件的指针，通过指针可以找到该区间的子序列穿越频率信息以及对应子序列位置信息；
第一步、当需要查询某条曲线的相类似曲线时，先提取该曲线的单调子序列区间，并用该单调子序列区间在词典中进行二元查找；找到该单调子序列区间后，通过指向频率文件的指针读出所有曲线；
第二步、然后利用该曲线的第二单调子序列区间在第一步的结果中查找，读出所有曲线；如此循环，直到将待查曲线设置好的单调子序列区间轮询完毕，此时可以返回结果；
由于词典通常比较小，且待查曲线的单调子序列区间数目并不会很多，因而整个查询过程时间会很短，通常能达到毫秒级。
本发明的有益效果：
采用数据存储技术、数据压缩技术、数据索引技术，通过将海量电网在线仿真数据QS历史文件库中的常规发电机组参数变化曲线数据转换为HSFMS文件，之后再将部分数据缓存到高效率运行的实时内存数据库中，从而实现面向海量数据的快速检索发电机参数库，使其能够保证从在线仿真历史数据中实现发电机参数抽取并向PSASP完成导入。
附图说明
图1是本发明HSFMS数据存储原理图；
图2是本发明HSFMS文件组织格式。
具体实施方式
具体实施方式
步骤一、HSFMS数据存储
将电网在线仿真计算数据存储的QS历史数据文件中的常规发电机组参数提取后，按照随时间变化的曲线的形式以HSFMS(High Speed File Management System)文件格式存储，HSFMS包括文件头和数据段两大部分，其存储原理如图1所示；HSFMS文件是一种基于二进制的数据文件，兼顾了高速、易存取和方便多种优势，能够在各种数据分析或挖掘软件之间进行无缝交互，并提供了一些API函数供调用；HSFMS的结构分为：文件、通道组和通道三层，HSFMS文件组织形式如图2所示，通道组成通道组，数据片是通道的属性；可以非常有序的、方便地检索或存取各个层次的数据；
HSFMS内部结构的核心是数据片，当数据被写入到数据片中时实际上是新建了数据片，各个数据片中主要包含如下数据段：
下一个segmen的偏移字节；
原始数据(Raw data)的偏移字节；
文件、通道组和通道三层结构属性存储字段；
实际的原始数据(Raw data)存储地址；
这种三层结构也就决定了HSFMS文件当只读取原始信息而并不关注属性时，可以利用原始偏移字节直接获得原始信息而无需关注属性信息；如前所述，往HSFMS文件中添加信息时实际上是添加了新的数据片，因此无需关心数据片之前的内容是什么，也就确保了写HSFMS文件的速度与HSFMS文件的大小无关，保证了高速存取；
另外，HSFMS物理结构中，一个通道组对应着多个数据片；当把数据写入硬盘时就是产生一个数据片，而把数据从硬盘中读取出来时也就是把一个个的数据片内容读取出来；
当写完HSFMS文件之后，系统会自动生成两个文件：fms文件和idx文件；fms文件为数据文件，idx文件为索引文件；fms文件和idx文件的区别在于索引文件不含生数据信息，而只包含属性信息，这样可以增加数据检索的速度并且利于搜索HSFMS文件；该文件是自动生成的，不需要干预；
步骤二、面向常规发电机组参数变化曲线的数据压缩算法的设计及实现
数据压缩对LZW算法的改进，具体如下：
1)采用LZW算法对百分量的差值进行压缩，为了在解压缩时候能够还原数据，需要开辟一片空间用来记录差值的正负，在这里，将该空间设在数组的最开头，若差值为正，则写入1位0，若差值为负，则写入1位1；
百分量的压缩流程步骤如下：
步骤1：初始化系统字典，读入字符；字典是指LZW算法所需的定长字符串表，用途是将输入的字符映射成定长的8位编码，即字典的索引；字符指本次处理输入的字符；
步骤2：判断字符是否已在字典中，若不在字典中则转入步骤3，否则转入步骤4；
步骤3：将字符及其标示符写入压缩文件，然后将字符加入字典并将字典的索引作为当前字符串；
步骤4：取出字符在字典中的索引，并将其接在当前字符串后；
步骤5：搜索当前字符串是否在字典中，若不在则转入步骤6，否则转入步骤7；
步骤6：将当前字符串的前缀字符串写入文件，并将当前字符串的最后一个字符作为当前字符串；前缀字符串指在加入字符前的当前字符串；
步骤7：将当前字符串的字典索引作为当前字符串；
步骤8：读入新的字符；
2)模拟量中浮点值和累积量的数值压缩实现
使用LZW算法对模拟量中浮点数和累积量的压缩算法步骤如下：
步骤1：初始化字典；字典是指LZW算法所需的定长字符串表，用途是将输入的字符映射成定长的8位编码，即字典的索引
步骤2：读入数值并转化为字符串；
步骤3：将读入的字符串添加到当前字符串中；当前字符串是指由已处理的字符组成的字符串；
步骤4：搜索当前字符串是否在字典中，没有在则转入步骤5，否则转入步骤6；
步骤5：输出当前最大匹配串的字典索引；最大匹配串指与当前字符串中最长连续字符序列相匹配的字典中的字符串；
步骤6：将当前字符串加入字典，将字符串作为当前字符串；
步骤7：判断数值是否压缩完毕，没有压缩完毕则返回步骤3，否则返回步骤2；
步骤三、适用于常规发电机组参数变化曲线数据的倒排索引结构及查询方法
在进行常规发电机组参数变化曲线数据查询时，将曲线数据经过处理后分为单调子序列区间词典(Term Dictionary)、频率文件(frequencies)、位置文件(positions)保存；其中单调子序列区间词典不仅保存有每个单调子序列区间，还保留了指向频率文件和位置文件的指针，通过指针可以找到该区间的子序列穿越频率信息以及对应子序列位置信息；
第一步、当需要查询某条曲线的相类似曲线时，先提取该曲线的单调子序列区间，并用该单调子序列区间在词典中进行二元查找；找到该单调子序列区间后，通过指向频率文件的指针读出所有曲线；
第二步、然后利用该曲线的第二单调子序列区间在第一步的结果中查找，读出所有曲线；如此循环，直到将待查曲线设置好的单调子序列区间轮询完毕，此时可以返回结果；
由于词典通常比较小，且待查曲线的单调子序列区间数目并不会很多，因而整个查询过程时间会很短，通常能达到毫秒级。
以上仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限制本发明，对于本领域的技术人员来说，本发明可以有各种更改和变化。凡在本发明的精神和原则之内，所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本发明的保护范围之内。

Claims (2)

1.一种常规发电机组参数导入PSASP的实现方法，其特征是：
具体步骤如下：
步骤一、HSFMS数据存储
将电网在线仿真计算数据存储的QS历史数据文件中的常规发电机组参数提取后，按照随时间变化的曲线的形式以HSFMS(High Speed File Management System)文件格式存储，HSFMS文件是基于二进制的数据文件，HSFMS的结构分为：文件、通道组和通道三层，通道组成通道组，数据片是通道的属性；
数据片是HSFMS内部结构的核心，当数据被写入到数据片中时实际上是新建了数据片，各个数据片中主要包含如下数据段：
下一个段的偏移字节；
原始数据(Raw data)的偏移字节；
文件、通道组和通道三层结构属性存储字段；
实际的原始数据(Raw data)存储地址；
HSFMS文件当只读取原始信息而并不关注属性，可以利用原始偏移字节直接获得原始信息而无需关注属性信息；
在HSFMS物理结构中，一个通道组对应着多个数据片；当把数据写入硬盘时就是产生一个数据片，而把数据从硬盘中读取出来时也就是把一个个的数据片内容读取出来；
当写完HSFMS文件之后，系统会自动生成两个文件：fms文件和idx文件；fms文件为数据文件，idx文件为索引文件；fms文件和idx文件的区别在于索引文件不含生数据信息，而只包含属性信息；该文件是自动生成的，不需要干预；
步骤二、面向常规发电机组参数变化曲线的数据压缩算法
数据压缩对LZW算法的改进，具体如下：
1)采用LZW算法对百分量的差值进行压缩，为了在解压缩时候能够还原数据，开辟一片空间用来记录差值的正负，将该空间设在数组的最开头，若差值为正，则写入1位0，若差值为负，则写入1位1；
百分量的压缩流程步骤如下：
步骤1：初始化系统字典，读入字符；字典是指LZW算法所需的定长字符串表，用途是将输入的字符映射成定长的8位编码，即字典的索引；字符指本次处理输入的字符；
步骤2：判断字符是否已在字典中，若不在字典中则转入步骤3，否则转入步骤4；
步骤3：将字符及其标示符写入压缩文件，然后将字符加入字典并将字典的索引作为当前字符串；
步骤4：取出字符在字典中的索引，并将其接在当前字符串后；
步骤5：搜索当前字符串是否在字典中，若不在则转入步骤6，否则转入步骤7；
步骤6：将当前字符串的前缀字符串写入文件，并将当前字符串的最后一个字符作为当前字符串；前缀字符串指在加入字符前的当前字符串；
步骤7：将当前字符串的字典索引作为当前字符串；
步骤8：读入新的字符；
2)模拟量中浮点值和累积量的数值压缩实现
使用LZW算法对模拟量中浮点数和累积量的压缩算法步骤如下：
步骤1：初始化字典；字典是指LZW算法所需的定长字符串表，用途是将输入的字符映射成定长的8位编码，即字典的索引
步骤2：读入数值并转化为字符串；
步骤3：将读入的字符串添加到当前字符串中；当前字符串是指由已处理的字符组成的字符串；
步骤4：搜索当前字符串是否在字典中，没有在则转入步骤5，否则转入步骤6；
步骤5：输出当前最大匹配串的字典索引；最大匹配串指与当前字符串中最长连续字符序列相匹配的字典中的字符串；
步骤6：将当前字符串加入字典，将字符串作为当前字符串；
步骤7：判断数值是否压缩完毕，没有压缩完毕则返回步骤3，否则返回步骤2；
步骤三、数据索引查询使用倒排索引对常规发电机组参数变化曲线数据进行查询。
2.根据权利要求1所述的常规发电机组参数导入PSASP的实现方法，其特征是：在常规发电机组参数变化曲线数据进行查询时，将曲线数据经过处理后分为单调子序列区间词典(Term Dictionary)、频率文件(frequencies)、位置文件(positions)保存；其中单调子序列区间词典不仅保存有每个单调子序列区间，还保留了指向频率文件和位置文件的指针，通过指针可以找到该区间的子序列穿越频率信息以及对应子序列位置信息；
第一步、当需要查询某条曲线的相类似曲线时，先提取该曲线的单调子序列区间，并用该单调子序列区间在词典中进行二元查找；找到该单调子序列区间后，通过指向频率文件的指针读出所有曲线；
第二步、然后利用该曲线的第二单调子序列区间在第一步的结果中查找，读出所有曲线；如此循环，直到将待查曲线设置好的单调子序列区间轮询完毕，此时可以返回结果。
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Cited By (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113505129A (zh) * 2021-07-07 2021-10-15 深圳市汉云科技有限公司 一种基于字典的数据库查询优化方法、装置及终端设备
CN115834720A (zh) * 2022-09-09 2023-03-21 国网福建省电力有限公司营销服务中心 一种用于光伏通讯数据的数据压缩方法
CN116975312A (zh) * 2023-09-22 2023-10-31 山东五棵松电气科技有限公司 一种智慧校园教育数据管理系统
CN118018033A (zh) * 2024-04-10 2024-05-10 深圳市卓昕精密科技有限公司 一种电机性能数据的智能压缩传输方法

Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1786939A (zh) * 2005-11-10 2006-06-14 浙江中控技术有限公司 实时数据压缩方法
WO2012083298A2 (en) * 2010-12-17 2012-06-21 Akamai Technologies, Inc. Format-agnostic streaming architecture using an http network for streamings
CN110209696A (zh) * 2019-04-25 2019-09-06 中国电力科学研究院有限公司 一种风机不对称故障恢复过程响应曲线库实现方法

Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN1786939A (zh) * 2005-11-10 2006-06-14 浙江中控技术有限公司 实时数据压缩方法
WO2012083298A2 (en) * 2010-12-17 2012-06-21 Akamai Technologies, Inc. Format-agnostic streaming architecture using an http network for streamings
CN110209696A (zh) * 2019-04-25 2019-09-06 中国电力科学研究院有限公司 一种风机不对称故障恢复过程响应曲线库实现方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
叶润武;胡洁;刘委;孙旭;高亚红;: "基于改进LZW压缩算法的发动机参数采集系统研究" *

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN113505129A (zh) * 2021-07-07 2021-10-15 深圳市汉云科技有限公司 一种基于字典的数据库查询优化方法、装置及终端设备
CN115834720A (zh) * 2022-09-09 2023-03-21 国网福建省电力有限公司营销服务中心 一种用于光伏通讯数据的数据压缩方法
CN116975312A (zh) * 2023-09-22 2023-10-31 山东五棵松电气科技有限公司 一种智慧校园教育数据管理系统
CN116975312B (zh) * 2023-09-22 2023-12-19 山东五棵松电气科技有限公司 一种智慧校园教育数据管理系统
CN118018033A (zh) * 2024-04-10 2024-05-10 深圳市卓昕精密科技有限公司 一种电机性能数据的智能压缩传输方法
CN118018033B (zh) * 2024-04-10 2024-06-25 深圳市卓昕精密科技有限公司 一种电机性能数据的智能压缩传输方法

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