CN115001506A - 一种电力系统波形数据的压缩方法 - Google Patents

一种电力系统波形数据的压缩方法 Download PDF

Info

Publication number
CN115001506A
CN115001506A CN202210642519.4A CN202210642519A CN115001506A CN 115001506 A CN115001506 A CN 115001506A CN 202210642519 A CN202210642519 A CN 202210642519A CN 115001506 A CN115001506 A CN 115001506A
Authority
CN
China
Prior art keywords
data
dimensional
power system
signal
waveform
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Pending
Application number
CN202210642519.4A
Other languages
English (en)
Inventor
刘瑞阔
刘灏
杨洪斌
丁宏伟
李乐颖
孙典涛
张美俊
毕天姝
张险峰
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
North China Electric Power University
China Three Gorges Corp
Original Assignee
North China Electric Power University
China Three Gorges Corp
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by North China Electric Power University, China Three Gorges Corp filed Critical North China Electric Power University
Priority to CN202210642519.4A priority Critical patent/CN115001506A/zh
Publication of CN115001506A publication Critical patent/CN115001506A/zh
Pending legal-status Critical Current

Links

Images

Classifications

    • H—ELECTRICITY
    • H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03M—CODING; DECODING; CODE CONVERSION IN GENERAL
    • H03M7/00—Conversion of a code where information is represented by a given sequence or number of digits to a code where the same, similar or subset of information is represented by a different sequence or number of digits
    • H03M7/30—Compression; Expansion; Suppression of unnecessary data, e.g. redundancy reduction
    • H03M7/3084—Compression; Expansion; Suppression of unnecessary data, e.g. redundancy reduction using adaptive string matching, e.g. the Lempel-Ziv method
    • H03M7/3086—Compression; Expansion; Suppression of unnecessary data, e.g. redundancy reduction using adaptive string matching, e.g. the Lempel-Ziv method employing a sliding window, e.g. LZ77
    • H—ELECTRICITY
    • H03—ELECTRONIC CIRCUITRY
    • H03M—CODING; DECODING; CODE CONVERSION IN GENERAL
    • H03M7/00—Conversion of a code where information is represented by a given sequence or number of digits to a code where the same, similar or subset of information is represented by a different sequence or number of digits
    • H03M7/30—Compression; Expansion; Suppression of unnecessary data, e.g. redundancy reduction
    • H03M7/40—Conversion to or from variable length codes, e.g. Shannon-Fano code, Huffman code, Morse code
    • Y—GENERAL TAGGING OF NEW TECHNOLOGICAL DEVELOPMENTS; GENERAL TAGGING OF CROSS-SECTIONAL TECHNOLOGIES SPANNING OVER SEVERAL SECTIONS OF THE IPC; TECHNICAL SUBJECTS COVERED BY FORMER USPC CROSS-REFERENCE ART COLLECTIONS [XRACs] AND DIGESTS
    • Y04—INFORMATION OR COMMUNICATION TECHNOLOGIES HAVING AN IMPACT ON OTHER TECHNOLOGY AREAS
    • Y04S—SYSTEMS INTEGRATING TECHNOLOGIES RELATED TO POWER NETWORK OPERATION, COMMUNICATION OR INFORMATION TECHNOLOGIES FOR IMPROVING THE ELECTRICAL POWER GENERATION, TRANSMISSION, DISTRIBUTION, MANAGEMENT OR USAGE, i.e. SMART GRIDS
    • Y04S40/00—Systems for electrical power generation, transmission, distribution or end-user application management characterised by the use of communication or information technologies, or communication or information technology specific aspects supporting them
    • Y04S40/20—Information technology specific aspects, e.g. CAD, simulation, modelling, system security

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Compression, Expansion, Code Conversion, And Decoders (AREA)

Abstract

本发明公开了一种电力系统波形数据的压缩方法，首先将待压缩的电力系统一维波形信号转换成二维矩阵，所形成的二维矩阵列数为采样频率的整数倍；对转换后的二维矩阵进行提升二维小波变换，消除循环内以及循环间冗余；将经过提升二维小波变换后的二维矩阵处理转换成一维数据，并使用Deflate压缩算法对转换后的一维数据进行压缩。利用该方法可以在电力系统动态监测装置连续记录海量波形数据的同时，进行波形数据高效压缩，提高压缩效率。

Description

一种电力系统波形数据的压缩方法
技术领域
本发明涉及电力系统技术领域，尤其涉及一种电力系统波形数据的压缩方法。
背景技术
电力系统测量对于电力系统的稳定运行至关重要，但这会生成大量数据，必须将大量数据从现场设备传输到控制中心，并且保留以备将来参考。在电网动态监测系统中，为可靠地把所有的动态现象完整地记录下来，需采用连续记录方式，随着采样频率和录波精度的提高，必然要记录大量的稳态数据。因此需要存储和传输大量数据，这导致存储和传输这些数据的高成本。
为了解决上述问题，有必要采用具有高压缩率的无损波形数据压缩方法，这使得可以在有限的磁盘空间中存储海量数据，并且不会损失任何数据信息。电力系统中通常使用Lempel-Ziv(LZ)，Lempel-Ziv-Welch(LZW)，Huffman和算术编码方法，用于压缩电力系统中波形数据，但是上述方法只在一维空间对原始信号进行压缩处理，循环内的冗余可以被高效降低，而对于循环间的冗余则不是很有效。波形测量装置采样数据是周期性数据。此类信号的冗余分为2类，即循环内的冗余和循环间的冗余，如果只在一维空间对原始信号进行压缩处理，循环内的冗余可以被高效降低，而对于循环间的冗余则不是很有效，因此需要研究针对电力系统波形数据特点，提出一种能提取周期性数据冗余特征的压缩方法。
发明内容
本发明的目的是提供一种电力系统波形数据的压缩方法，利用该方法可以在电力系统动态监测装置连续记录海量波形数据的同时，进行波形数据高效压缩，提高压缩效率。
本发明的目的是通过以下技术方案实现的：
一种电力系统波形数据的压缩方法，所述方法包括：
步骤1、首先将待压缩的电力系统一维波形信号转换成二维矩阵，所形成的二维矩阵列数为采样频率的整数倍；
步骤2、对步骤1转换后的二维矩阵进行提升二维小波变换，消除循环内以及循环间冗余；
步骤3、将经过步骤2提升二维小波变换后的二维矩阵处理转换成一维数据，并使用Deflate压缩算法对转换后的一维数据进行压缩。
由上述本发明提供的技术方案可以看出，利用上述方法可以在电力系统动态监测装置连续记录海量波形数据的同时，进行波形数据高效压缩，提高压缩效率。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域的普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他附图。
图1为本发明实施例提供的电力系统波形数据的压缩方法流程示意图；
图2为本发明所举实例仿真的初始信号频率为50Hz且添加50dB的随机高斯白噪声的谐波信号示意图；
图3为本发明实施例提供的一组录波时长为0.2秒的现场录波数据；
图4为本发明所举实例所有数据压缩后的压缩比CR结果示意图。
具体实施方式
下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例，这并不构成对本发明的限制。基于本发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明的保护范围。
如图1所示为本发明实施例提供的电力系统波形数据的压缩方法流程示意图，所述方法包括：
步骤1、首先将待压缩的电力系统一维波形信号转换成二维矩阵，所形成的二维矩阵列数为采样频率的整数倍；
在该步骤中，对一维的录波数据转化为二维矩阵的思路是对于周期性信号将一个周期的采样点个数的整数倍，作为二维矩阵的列数，按照采样的时间顺序将录波数据按整周期逐行放入二维矩阵，所形成的二维矩阵的每一列就是一个等相位序列点。
设待压缩的电力系统一维波形信号为：
X1D＝(x1,x2,…,xS)S＝E×F
其中，X1D为波形信号一维序列；S为波形信号所含采样点总数；
一维波形信号转换到二维数据为：
Figure BDA0003684748970000031
一维数据与转换之后的二维数据的转换关系为：
X2D[i][j]＝X1D[(i-1)×F+j]
1≤i≤E 1≤j≤F
其中，X2D为一维信号转换后的二维矩阵；E为所得二维矩阵的行数；F为所得二维矩阵的列数。
步骤2、对步骤1转换后的二维矩阵进行提升二维小波变换，消除循环内以及循环间冗余；
在该步骤中，具体是采用基于提升格式的5-3小波滤波器组对信号进行分解和重构，其分解过程的表达式为：
Figure BDA0003684748970000032
重构过程的表达式为：
Figure BDA0003684748970000033
其中，d(n)，a(n)为信号经过5-3小波滤波器组变换后的高频和低频部分；s(2n)为原始波形信号，步骤1转换后的二维矩阵的每行均需作为原始信号进行行变换，每列均需进行列变换；s'(2n)为信号重构结果；括号内数字为数据序号，m为原始波形信号数据长度。
目前大部分文献所提方法只是在一维空间内对周期性数据进行处理，只能减小循环内数据冗余，但循环间数据冗余只在一维空间内处理的话，是难以降低的。故本发明实施例所述方法按照电压波形信号的周期，将一维录波数据变换成二维矩阵后，利用二维提升小波变换去除波形信号的周期内和周期间的数据冗余性，从而有效提高压缩效率。
具体实现中，上述所选用的5-3小波滤波器组不仅系数简单易于实现，且其整数变换能够对信号进行无损压缩，因此该滤波器组被广泛使用于无损压缩算法处理，5-3滤波器组系数如下表1所示：
表1 5-3滤波器组系数
Figure BDA0003684748970000041
步骤3、将经过步骤2提升二维小波变换后的二维矩阵处理转换成一维数据，并使用Deflate压缩算法对转换后的一维数据进行压缩。
在该步骤中，所选用的Deflate压缩算法在波形录波数据无损压缩中，具有更好的压缩效果，该Deflate压缩算法是基于LZ77与哈夫曼编码，具体来说：
所述Deflate压缩算法首先对待编码的数据进行LZ77压缩编码；
经过LZ77压缩编码后得到三类数据，分别为字符(literal)、距离(distance)、长度(length)；
然后对这三类数据字符(literal)、距离(distance)、长度(length)分别进行Huffman编码；其中字符(literal)和长度(length)共用一个Huffman表压缩，距离(distance)单独一个Huffman表压缩，然后对两个Huffman表的数据进行序列化和游程编码，得到压缩后的数据流。
为说明本发明实施例所述压缩方法的有效性，下面以具体实例进行仿真测试，在本实例中：仿真的初始信号频率为50Hz且添加50dB的随机高斯白噪声，如图2所示为本发明所举实例仿真的初始信号频率为50Hz且添加50dB的随机高斯白噪声的谐波信号示意图。
稳态正弦波信号数学模型为：
x(t)＝sin(wt)
电压谐波信号数学模型为：
x(t)＝sin(wt)+α3sin(3wt)+α5sin(5wt)+α7sin(7wt)
其中，x(t)表示电压暂降信号仿真模型，w＝2πf＝100π，谐波系数α3＝0.3，α5＝0.1，α7＝0.2，采样率为12.8kHz。
分别选取0.05s、0.2s以及0.25s的录波时长，对两种信号进行录波后压缩，其压缩测试结果如表2所示：
表2仿真信号压缩测试结果
Figure BDA0003684748970000051
其中，H0为压缩前数据字节大小，H1为压缩后数据大小，CR为压缩比，计算公式为：
Figure BDA0003684748970000052
可以看出：所提方法对0.05s的稳态和谐波数据的压缩比分别为8.18和6.98，对0.2s的稳态和谐波数据的压缩比分别为30.03和25.86，对0.25s的稳态和谐波数据的压缩比分别为36.57和31.60，这表明所提压缩方法可有效对波形仿真数据进行高效压缩。
对电力系统实际现场录波数据分别进行录波时长为0.05s、0.2s、0.25s三种录波时长的压缩测试，各进行100组的压缩测试，如图3所示为本发明实施例提供的一组录波时长为0.2秒的现场录波数据，如图4所示为本发明所举实例所有数据压缩后的压缩比CR结果示意图。
压缩后的测试结果如表3所示，其中H0和CR为计算平均值后的结果：
表3实际数据压缩测试结果
Figure BDA0003684748970000053
Figure BDA0003684748970000061
可以看出：所提方法对0.05s的实际录波数据的压缩比为3.01，对0.2s的实际录波数据的压缩比为3.79，对0.25s的实际录波数据的压缩比为3.90，这表明所提压缩方法可有效对波形数据进行高效压缩。
值得注意的是，本发明实施例中未作详细描述的内容属于本领域专业技术人员公知的现有技术。
综上所述，本发明实施例针对现有的电力系统数据压缩方法多适用于变化缓慢的相量数据、无法适用于时变波形信号的问题，提出了一种基于二维提升小波和Deflate算法的电力系统波形数据压缩方法，实现高效无损压缩；通过仿真和实测数据压缩测试，对仿真稳态和谐波数据可以达到接近30的压缩比；通过实测现场数据验证了所提算法对稳态现场数据可以达到接近4的压缩比，相较于电力系统常用相量数据压缩方法LZW、Huffman等只有2左右的压缩比，提升了近一倍的压缩效果。
以上所述，仅为本发明较佳的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明披露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求书的保护范围为准。本文背景技术部分公开的信息仅仅旨在加深对本发明的总体背景技术的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域技术人员所公知的现有技术。

Claims (4)

1.一种电力系统波形数据的压缩方法，其特征在于，所述方法包括：
步骤1、首先将待压缩的电力系统一维波形信号转换成二维矩阵，所形成的二维矩阵列数为采样频率的整数倍；
步骤2、对步骤1转换后的二维矩阵进行提升二维小波变换，消除循环内以及循环间冗余；
步骤3、将经过步骤2提升二维小波变换后的二维矩阵处理转换成一维数据，并使用Deflate压缩算法对转换后的一维数据进行压缩。
2.根据权利要求1所述电力系统波形数据的压缩方法，其特征在于，所述步骤1的过程具体为：
设待压缩的电力系统一维波形信号为：
X1D＝(x1,x2,…,xS)S＝E×F
其中，X1D为波形信号一维序列；S为波形信号所含采样点总数；
一维波形信号转换到二维数据为：
Figure FDA0003684748960000011
一维数据与转换之后的二维数据的转换关系为：
X2D[i][j]＝X1D[(i-1)×F+j]
1≤i≤E 1≤j≤F
其中，X2D为一维信号转换后的二维矩阵；E为所得二维矩阵的行数；F为所得二维矩阵的列数。
3.根据权利要求1所述电力系统波形数据的压缩方法，其特征在于，所述步骤2的过程具体为：
采用基于提升格式的5-3小波滤波器组对信号进行分解和重构，其分解过程的表达式为：
Figure FDA0003684748960000012
重构过程的表达式为：
Figure FDA0003684748960000021
其中，d(n)，a(n)为信号经过5-3小波滤波器组变换后的高频和低频部分；s(2n)为原始波形信号，步骤1转换后的二维矩阵的每行均需作为原始信号进行行变换，每列均需进行列变换；s'(2n)为信号重构结果；括号内数字为数据序号，m为原始波形信号数据长度。
4.根据权利要求1所述电力系统波形数据的压缩方法，其特征在于，在步骤3中，
所述Deflate压缩算法首先对待编码的数据进行LZ77压缩编码；
经过LZ77压缩编码后得到三类数据，分别为字符literal、距离distance、长度length；
然后对这三类数据字符literal、距离distance、长度length分别进行Huffman编码；其中字符literal和长度length共用一个Huffman表压缩，距离distance单独一个Huffman表压缩，然后对两个Huffman表的数据进行序列化和游程编码，得到压缩后的数据流。
CN202210642519.4A 2022-06-08 2022-06-08 一种电力系统波形数据的压缩方法 Pending CN115001506A (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210642519.4A CN115001506A (zh) 2022-06-08 2022-06-08 一种电力系统波形数据的压缩方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN202210642519.4A CN115001506A (zh) 2022-06-08 2022-06-08 一种电力系统波形数据的压缩方法

Publications (1)

Publication Number Publication Date
CN115001506A true CN115001506A (zh) 2022-09-02

Family

ID=83032452

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN202210642519.4A Pending CN115001506A (zh) 2022-06-08 2022-06-08 一种电力系统波形数据的压缩方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN115001506A (zh)

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Hamid et al. Wavelet-based data compression of power system disturbances using the minimum description length criterion
Ravelomanantsoa et al. Compressed sensing: A simple deterministic measurement matrix and a fast recovery algorithm
Cardenas-Barrera et al. Mean-shape vector quantizer for ECG signal compression
CN112134567B (zh) 一种吸收光谱数据的自适应实时压缩方法与系统
Arnavut ECG signal compression based on Burrows-Wheeler transformation and inversion ranks of linear prediction
Tariq et al. Enhanced LZMA and BZIP2 for improved energy data compression
Anant et al. Vector quantization of ECG wavelet coefficients
CN101669819A (zh) 基于pt变换与线性预测结合的心电图信号无损压缩方法
CN102082576A (zh) 电能质量信号的数据处理装置及数据压缩和解压缩方法
CN115001506A (zh) 一种电力系统波形数据的压缩方法
Hyun et al. Limit cycles and pattern noise in single-stage single-bit delta-sigma modulators
Lorio et al. Analysis of data compression methods for power quality events
CN103427845A (zh) 基于二维分块dct变换的电力系统谐波数据压缩与重构方法
Cao et al. Electrocardiogram Data Compression Using Wavelet Transform and Variable-Length Run-Length Encoding
Singh et al. An improved ASCII character encoding method for lossless ECG compression
Ding et al. A Real-Time Compression Method of Power System Waveform Data Based on 2-D Lifting Wavelet Transform and Deflate Algorithm
Kumar et al. Dual tree DWT analysis based electrocardiogram signal compression using zero coding technique
CN109246437B (zh) 一种基于里德所罗门码的图像压缩感知方法
Qiu et al. Design of A Hybrid Compression Algorithm for High-fidelity Synchro-waveform Measurements
Shantha Selva Kumari et al. Very large‐scale integration architecture for wavelet‐based ECG signal adaptive coder
Qiu et al. Lossless compression of synchro-waveform measurements for smart grid monitoring
CN113709144B (zh) 一种高频信号压缩方法
Abo-Zahhad et al. Electrocardiogram data compression algorithm based on the linear prediction of the wavelet coefficients
Baliarsingh et al. An optimal transform based technique for ECG signal compression
Yuan et al. Power system fault data compression using the wavelet transform and vector quantification

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination