CN116131860A - 分布式能源并网监测的数据压缩系统和数据压缩方法 - Google Patents
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Abstract
本公开描述一种分布式能源并网监测的数据压缩系统和数据压缩方法，数据压缩系统包括：采集模块、数据压缩模块和上传模块，采集模块配置为采集电力数据，数据压缩模块配置为将电力数据进行压缩并包括第一压缩单元、第二压缩单元以及数据拼接单元，第一压缩单元基于电力数据获取数据长度为第一目标长度的第一数据，第一目标长度基于预设范围确定，预设范围不小于电力数据的取值范围，第二压缩单元基于电力数据获取数据长度为第二目标长度的第二数据，第二目标长度基于预设精度确定，预设精度不低于电力数据的精度要求，数据拼接单元用于获得目标数据。由此，能够获得数据长度较短的目标数据，进而能够节省存储空间和降低传输压力。
Description
技术领域
本公开涉及电网配电网络，具体涉及一种分布式能源并网监测的数据压缩系统和数据压缩方法。
背景技术
随着国家“双碳战略”的逐步落地，以风电、光电为代表的分布式绿色能源的装机量日益增多，国家电网在接入光伏、风电等分布式能源时，需要实时监控并网设备状态、接入电压、电流、电相均衡等实时数据，并将海量数据通过无线网、公网及专网传输至供电、配电指挥中心。以山东省为例，全省共有50万个台区，每天产生的数据量大概8000万条。
目前，在数据的储存和传输的过程中，一般采用普适性的数据格式。例如，在IEEE754标准中，浮点数可以通过三种不同的格式来表示，然而，IEEE754标准中的格式属于普适性的数据格式，在应用于特定场景时可能会导致存储空间浪费的情况。
例如，Float型的浮点数占用4个字节(4Bytes)，其精度为十进制的7～8位，然而分布式能源的并网监测数据一般精度为十进制的3～4位。换言之，并网监测数据的精度要求远小于Float型的浮点数的所能表示的精度，使用类似Float型的普适性的数据格式会存在存储空间浪费的情况，同时还会加大数据的传输压力，难以满足目前分布式能源并网的边缘计算层的需求，这将直接影响到分布式能源调度、发电量预测以及故障监测的效果和质量。
发明内容
本公开是有鉴于上述的状况，目的在于提供一种能够节省数据的存储空间和降低数据的传输压力的分布式能源并网监测的数据压缩系统和数据压缩方法。
为此，本公开第一方面提供了一种分布式能源并网监测的数据压缩系统，是用于电网边缘计算层的分布式能源并网监测的数据压缩系统，包括：采集模块、数据压缩模块和上传模块，所述采集模块配置为采集电力数据，所述数据压缩模块配置为将电力数据进行压缩并包括第一压缩单元、第二压缩单元以及数据拼接单元，所述第一压缩单元配置为基于电力数据获取数据长度为第一目标长度的第一数据，所述第一目标长度基于预设范围确定，所述预设范围不小于电力数据的取值范围，所述第二压缩单元配置为基于电力数据获取数据长度为第二目标长度的第二数据，所述第二目标长度基于预设精度确定，所述预设精度不低于电力数据的精度要求，令所述第一目标长度、所述第二目标长度、与1的和为目标数据长度，所述目标数据长度为单位储存长度的预设倍数并小于预设长度，所述数据拼接单元配置为将用于表征电力数据的正负的符号数据、所述第一数据和所述第二数据以及进行拼接以获得目标数据，所述上传模块配置为将所述目标数据上传至数据中心。
由于普适性的数据格式的数据长度较长，应用于电力数据时存在存储空间浪费的现象，通过本公开的数据压缩系统，能够不利用普适性的数据格式，并基于电力数据的特点适应性地确定需要使用的数据格式，也即目标数据的数据格式，从而能够实现电力数据的压缩。具体而言，第一目标长度与电力数据的取值范围相关，基于电力数据的取值范围确定第一目标长度后目标数据的数据格式能够覆盖电力数据的取值范围，第二目标长度与电力数据的精度要求相关，基于电力数据的精度要求确定第二目标长度后目标数据的数据格式能够满足电力数据的精度要求，同时由于目标数据的数据长度为单位储存长度的预设倍数并小于预设长度，能够在满足存储格式的情况下减少目标数据的数据长度。
在本公开第一方面所涉及的数据压缩系统中，可选地，所述第一目标长度为5位，所述第二目标长度为18位。由此能够满足范围要求和精度要求，同时在能够满足范围要求和精度要求的情况下，相对于电力数据的数量级，电力数据的数据精度更重要、更有便于数据中心进行计算。
在本公开第一方面所涉及的数据压缩系统中，可选地，采集模块配置为在分布式能源采集电力数据，所述分布式能源包括光伏电站、风力电站和水力电站的至少一种。在这种情况下，采集模块能够采集光伏电站、风力电站或水力电站等分布式能源的电力数据。
在本公开第一方面所涉及的数据压缩系统中，可选地，电力数据包括电流、电压、功率和电能的至少一种。在这种情况下，由于在光伏电站、风力电站或水力电站等分布式能源中，比较重要的数据包括电流、电压、功率和电能，分布式能源会存储并上传大量的电流、电压、功率和电能等电力数据至数据中心，由此，对这些数据进行压缩能够有效节省存储空间和降低传输压力。
在本公开第一方面所涉及的数据压缩系统中，可选地，包括规格化模块，所述规格化模块设置于所述采集模块和所述数据压缩模块之间，所述规格化模块配置为对电力数据进行处理以使电力数据在时间上对齐。在这种情况下，由于分布式能源具有多个设备，采集模块在采集电力数据时可能并不同步，利用规格化模块使电力数据在时间上对齐，能够便于统计和计算。
在本公开第一方面所涉及的数据压缩系统中，可选地，包括消冗模块，所述消冗模块设置于所述规格化模块和所述数据压缩模块之间，所述消冗模块配置为接收来自规格化模块的电力数据，并去除电力数据中的冗余数据，并把电力数据传输至所述数据压缩模块。在这种情况下，能够消除电力数据中的冗余数据，从而能够降低存储空间占用，降低数据容灾对网络带宽的要求。
在本公开第一方面所涉及的数据压缩系统中，可选地，所述数据压缩模块接收十进制格式的电力数据，并压缩为目标数据。在这种情况下，能够直接对十进制格式的电力数据进行处理。
在本公开第一方面所涉及的数据压缩系统中，可选地，所述数据压缩模块接收IEEE 754标准的Float型的电力数据并将IEEE 754标准的Float型的电力数据压缩为目标数据，IEEE 754标准的Float型的电力数据包括1位的符号位、8位的阶码以及23位的尾数，所述目标数据长度小于32。在这种情况下，能够直接对二进制格式的电力数据进行处理。
在本公开第一方面所涉及的数据压缩系统中，可选地，所述第一压缩单元配置为将电力数据的阶码右移7位以获得第一数据的第一位，获取电力数据的阶码的后4位作为第一数据的第二位至第五位，所述第二压缩单元配置为获取电力数据的尾数的前18位作为第二数据。在这种情况下，能够快捷地根据电力数据的阶码获得第一目标长度的第一数据。
本公开第二方面提供了一种分布式能源并网监测的数据压缩方法，包括：获取电力数据，基于电力数据的正负获取符号数据，基于电力数据获取预设范围和预设精度，所述预设范围不小于电力数据的取值范围，所述预设精度不低于电力数据的精度要求，基于所述预设范围确定第一目标长度，基于所述预设精度确定第二目标长度，基于电力数据获取数据长度为所述第一目标长度的第一数据，基于电力数据获取数据长度为所述第二目标长度的第二数据，令所述第一目标长度、所述第二目标长度、与1的和为目标数据长度，所述目标数据长度为单位储存长度的预设倍数并小于预设长度，将用于表征电力数据的正负的符号数据、所述第一数据和所述第二数据以及进行拼接以获得目标数据。本公开所涉及的数据压缩方法，利用单精度浮点数压缩原理来对海量多源异构数据进行压缩，将原来的四个字节压缩为更少的字节，在满足电力数据的范围要求和精度要求的前提下，实现了对浮点型的数据的高度压缩，能够节省25％以上的存储空间，且适用于电力行业的分布式能源并网的各种动态实时监测以及汇总上传等场景。
根据本公开，提供一种能够节省数据的存储空间和降低数据的传输压力的分布式能源并网监测的数据压缩系统和数据压缩方法。
附图说明
现在将仅通过参考附图的例子进一步详细地解释本公开，其中：
图1是示出了本公开示例所涉及的数据压缩系统的应用场景示意图。
图2是示出了本公开示例所涉及的单精度浮点型的数据的示意图。
图3是示出了本公开示例所涉及的数据压缩系统的结构示意图。
图4是示出了本公开示例所涉及的数据压缩模块的结构示意图。
图5是示出了本公开示例所涉及的目标数据的格式的示意图。
图6是示出了本公开示例所涉及的目标数据的取值范围示意图。
图7是示出了本公开示例所涉及的数据压缩系统的另一种实施例的结构示意图。
图8是示出了本公开示例所涉及的数据压缩方法的流程示意图。
具体实施方式
以下，参考附图，详细地说明本公开的优选实施方式。在下面的说明中，对于相同的部件赋予相同的符号，省略重复的说明。另外，附图只是示意性的图，部件相互之间的尺寸的比例或者部件的形状等可以与实际的不同。需要说明的是，本公开中的术语“包括”和“具有”以及它们的任何变形，例如所包括或所具有的一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可以包括或具有没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。本公开所描述的所有方法可以以任何合适的顺序执行，除非在此另有指示或者与上下文明显矛盾。
本公开涉及一种分布式能源并网监测的数据压缩系统，能够获取电力数据，并能够基于电力数据的特点将电力数据压缩成具有目标数据长度的目标数据，由此，能够获得目标数据长度较短的目标数据，从而实现数据的压缩，进而降低存储成本和降低传输压力。
本公开涉及一种分布式能源并网监测的数据压缩方法，能够基于电力数据的特点将电力数据压缩成具有目标数据长度的目标数据，由此，能够获得目标数据长度较短的目标数据，从而实现数据的压缩，进而降低存储成本和降低传输压力。
本公开涉及的分布式能源并网监测的数据压缩系统，是用于电网边缘计算层的分布式能源并网监测的数据压缩系统，数据压缩系统包括：采集模块、数据压缩模块和上传模块。采集模块配置为采集电力数据。数据压缩模块配置为将电力数据进行压缩并得到目标数据。目标数据通过表征电力数据的正负的符号数据、数据长度为第一目标长度的第一数据和数据长度为第二目标长度的第二数据拼接获得。其中，第一目标长度与电力数据的取值范围相关，第二目标长度与电力数据的精度要求相关。目标数据的数据长度为单位储存长度的预设倍数并小于预设长度。上传模块配置为将目标数据上传至数据中心。
由于普适性的数据格式的数据长度较长，应用于电力数据时存在存储空间浪费的现象，通过本公开的数据压缩系统，能够不利用普适性的数据格式，并基于电力数据的特点适应性地确定需要使用的数据格式，也即目标数据的数据格式，从而能够实现电力数据的压缩。具体而言，第一目标长度与电力数据的取值范围相关，基于电力数据的取值范围确定第一目标长度后目标数据的数据格式能够覆盖电力数据的取值范围，第二目标长度与电力数据的精度要求相关，基于电力数据的精度要求确定第二目标长度后目标数据的数据格式能够满足电力数据的精度要求，同时由于目标数据的数据长度为单位储存长度的预设倍数并小于预设长度，能够在满足存储格式的情况下减少目标数据的数据长度。
在一些示例中，目标数据的长度可以以满足电力数据的范围要求和精度要求的方式确定，其中，满足电力数据的范围要求可以是指目标数据的取值范围不小于电力数据的取值范围，满足电力数据的精度要求可以是指目标数据的十进制的数据精度不小于十进制的电力数据的有效数字的个数。
在一些示例中，目标数据可以指具有目标格式的数据，目标格式可以是指通过本公开所涉及的数据压缩系统或数据压缩方法获得的目标数据的数据格式。在一些示例中，目标格式可以通过第一目标长度和第二目标长度进行定义。在一些示例中，目标数据、符号数据、第一数据和第二数据可以均为二进制数。
在一些示例中，可以认为符号数据、第一数据和第二数据都是属于目标数据的一部分，并且符号数据、第一数据和第二数据可以分别表征电力数据的正负、大小和有效数字。
以下配合附图进一步对本公开进行说明本公开所涉及的数据压缩系统和数据压缩方法。
图1是示出了本公开示例所涉及的数据压缩系统10的应用场景示意图。
在一些示例中，参见图1，数据压缩系统10可以应用于分布式能源的并网检测。具体而言，数据压缩系统10可以应用于分布式能源的台区边缘计算层1，并将采集到的电力数据进行压缩和传输。
在一些示例中，参见图1，分布式能源可以包括分布式的光伏电站、风力电站或水力电站等发电站。在一些示例中，分布式能源可以是分布在用户端的能源综合利用系统，能源可以包括太阳能利用、风能利用、地热能利用、燃料电池和燃气冷、热、电三联供等多种形式。
在一些示例中，数据压缩系统10可以通过台区通信网络3将压缩后的数据传送至配电、供电数据中心4(也可以简称为数据中心4)，由此能够便于配电、供电数据中心4执行电力分配等操作。
在一些示例中，电力数据可以包括电流、电压、功率和电能的至少一种。在这种情况下，由于在光伏电站、风力电站或水力电站等分布式能源中，比较重要的数据包括电流、电压、功率和电能，分布式能源会存储并上传大量的电流、电压、功率和电能等电力数据至数据中心4，由此，对这些数据进行压缩能够有效节省存储空间和降低传输压力。
在一些示例中，电力数据为浮点数，十进制的浮点数可以表示为：value＝(-1)s*X1*10X2。其中，value表示浮点数的值，s表示浮点数的正负(若浮点数为负数，则s为1；若浮点数为正数，则s为0)，X1表示十进制的有效数字，X2表示十进制的指数。二进制的浮点数可以表示为：value＝(-1)s*X3*2X4。其中，value表示浮点数的值，s表示浮点数的正负(若浮点数为负数，则s为1；若浮点数为正数，则s为0)，X3表示二进制的有效数字，X4表示二进制的指数。
目前，电力行业中电力数据所采用的浮点数的存储格式为普适性的数据格式，普适性的数据格式可以包括IEEE754标准中的浮点数格式，例如单精度浮点型(Float型)和双精度浮点型(double型)。以下以Float型为例进行说明。
图2是示出了本公开示例所涉及的单精度浮点型的数据的示意图。
参见图2，Float型的数据可以包括1位(bit)符号位、8位阶码以及23位尾数，由于一个字节(Bytes)可以包括8位，因此Float型的数据可以利用4个字节表示。例如Float型的数据可以表示为s+X3'+X4'，其中+可以表示为拼接，也即Float型的数据可以是指将s、X3'和X4'拼接在一起，X3'可以是X3的原码删除第一位的“1”得到的数据，X4'可以是X4的移码。Float型的数据能够表示的规约数(规约数可以是指根据IEEE 754标准中的规约数，例如第一数据不全为1或不全为0的数据)的取值范围在-3.4×1038～3.4×1038之间。同时，Float型的数据的数据精度表示为：lg224＝7.22。由此，Float型的数据的数据精度可为十进制的7～8位，换言之，将Float型的数据转换为十进制的数据，这种十进制的数据的有效数字至少有7位。
在一些示例中，分布式能源的电力数据的数据精度为十进制的4～5位，同时电力数据的数量级(也即电力数据的取值范围)一般在-1000～1000之间。在一些示例中，电力数据的数据精度可以基于采集模块11的种类确定，电力数据的数据精度可以基于分布式能源的台区中的设备(例如光伏组件或风轮)的数量和种类确定。由此可见，无论是数据精度还是取值范围，电力数据均小于Float型的数据，然而，由于Float型的具有32位，在表示电力数据时并不是每一位都会使用，存在存储空间浪费的情况。因此，直接利用Float型存储或传输分布式能源的电力数据并不利于节省存储空间和降低传输压力，需要使用压缩效果更好的方式对电力数据进行压缩。
图3是示出了本公开示例所涉及的数据压缩系统10的结构示意图。
在一些示例中，参见图3，数据压缩系统10可以包括：采集模块11、数据压缩模块12和上传模块13。在这种情况下能够利用采集模块11采集电力数据，利用数据压缩模块12压缩电力数据为目标数据，并利用上传模块13将目标数据上传至数据中心4。
在一些示例中，采集模块11可以配置为采集电力数据。在一些示例中，采集模块11可以设置于并网侧，在一些示例中，采集模块11可以设置于变压器或逆变器中，由此能够便捷地采集电力数据。在一些示例中，采集模块11配置为在分布式能源采集电力数据，分布式能源包括光伏电站、风力电站和水力电站的至少一种。在这种情况下，采集模块11能够采集光伏电站、风力电站或水力电站等分布式能源的电力数据。
图4是示出了本公开示例所涉及的数据压缩模块12的结构示意图。图5是示出了本公开示例所涉及的目标数据的格式的示意图。图6是示出了本公开示例所涉及的目标数据的取值范围示意图。
在一些示例中，参见图4，数据压缩模块12可以包括第一压缩单元121、第二压缩单元122以及数据拼接单元123。在一些示例中，数据压缩模块12可以配置为将电力数据进行压缩。在这种情况下，能够利用第一压缩单元121和第二压缩单元122分别形成目标数据的不同部分，并利用数据拼接单元123将不同部分拼接。
在一些示例中，数据压缩模块12可以接收十进制格式的电力数据，并压缩为目标数据。在这种情况下，能够直接对十进制格式的电力数据进行处理。
在一些示例中，数据压缩模块12可以接收IEEE 754标准的Float型的电力数据并将IEEE 754标准的Float型的电力数据压缩为目标数据。在这种情况下，能够直接对二进制格式的电力数据进行处理。
在一些示例中，参见图5，目标数据可以包括位于前端的符号数据、位于中间的第一数据以及位于尾部的第二数据。
在一些示例中，符号数据的数据长度是1位，若电力数据为正数，符号数据可以为1，若电力数据为负数，符号数据可以为0。
在一些示例中，第一压缩单元121可以配置为基于电力数据获取数据长度为第一目标长度的第一数据。
在一些示例中，第一数据可以是用于表征电力数据的数量级的数据。在一些示例中，由于数据在存储和传输的过程中，一般使用二进制的格式存储和传输数据，同时，电力数据一般以浮点数格式表示，因此，第一数据可以表示电力数据的二进制的指数。在一些示例中，第一数据也可以称为电力数据在二进制的浮点数格式的阶数。在这种情况下，第一目标长度越长，所能够表示的电力数据的范围越大，由此能够基于电力数据的取值范围确定第一目标长度，从而能够令目标数据所能够表示范围覆盖电力数据的取值范围。
在一些示例中，目标数据所能够表示的规约数的范围可以表示为-2n～2n。其中，n满足可以n＝2i-1，i可以表示第一目标长度。由此能够获取目标数据所能够表示的规约数的范围与第一目标长度的关系。在一些示例中，第一目标长度可以基于预设范围确定，预设范围不小于电力数据的取值范围。具体而言，如上所述，电力数据的取值范围在-1000-1000之间，预设范围可以覆盖电力数据的取值范围，例如，为方便后续的计算，预设范围可以为-210～210。同时，具有第一目标长度的第一数据的目标数据所能够表示的规约数的范围不小于预设范围，也即n可以不小于10，也即第一目标长度可以不小于5位。在这种情况下，能够基于预设范围获得第一目标长度，进而能够令具有第一目标长度的第一数据的目标数据所能够表示的规约数的范围不小于电力数据的取值范围。
在一些示例中，第一目标长度可以为5位、6位或7位等。优选地，第一目标长度可以为5位，在这种情况下，能够满足范围要求，同时能够尽可能地减少第一数据的长度，进而能够有效节省存储空间和降低传输压力。
在一些示例中，第一压缩单元121可以通过多种不同的方式获得具有第一目标长度的第一数据。例如，第一压缩单元121可以获取二进制的Float型的电力数据并获得第一数据，但本公开不限于此，第一压缩单元121可以获取十进制的电力数据并获得第一数据。
在一些示例中，获取二进制的Float型的电力数据并获得第一数据时，第一压缩单元121可以配置为将电力数据的阶码右移7位以获得第一数据的第一位，获取电力数据的阶码的后4位(也即第一目标长度减1位)作为第一数据的第二位至第五位。在这种情况下，能够快捷地根据电力数据的阶码获得第一目标长度的第一数据。
在一些示例中，获取十进制的电力数据并获得第一数据时，第一数据可以将十进制的电力数据转换为二进制的浮点数，并将二进制的指数转换成第一目标长度的第一数据。
在一些示例中，如上所述，数据压缩模块12可以包括第二压缩单元122。在一些示例中，第二压缩单元122可以配置为基于电力数据获取数据长度为第二目标长度的第二数据。
在一些示例中，第二数据可以是用于表征电力数据的有效数字的数据。在一些示例中，第二数据也可以称为电力数据在二进制的浮点数格式的尾数。在这种情况下，第二目标长度越长，所能够表示的电力数据的有效数字越多，数据精度越高，由此能够基于电力数据的精度要求确定第二目标长度。
在一些示例中，目标数据所能够表示的十进制的数据精度可以表示为lg2m+1＝(m+1)lg2，其中m可以表示第二目标长度。由此能够获得目标数据的数据精度与第二目标长度的关系。在一些示例中，第二目标长度可以基于预设精度确定，预设精度不低于电力数据的精度要求。具体而言，如上所述，电力数据的数据精度在十进制的4～5位之间，预设精度可以不小于电力数据的数据精度，例如预设精度可以不小于5位。为了满足精度要求，目标数据所能够表示的十进制的数据精度需要不小于预设精度，则第二目标长度可以不小于17位。在这种情况下，能够基于预设精度获得第二目标长度，进而能够令具有第二目标长度的第二数据的目标数据的数据精度不小于电力数据的数据精度，目标数据所能表示的有效数字的数量不小于电力数据的有效数字的数量，也即目标数据能够精确地表示电力数据。
在一些示例中，第二目标长度可以为17位、18位、19位等。优选地，第二目标长度可以为18位，并且目标数据所能够表示的十进制的数据精度可以表示为lg219＝5.72。在这种情况下，能够在满足精度要求的情况下，提高目标数据所能表示的有效数字的位数，同时能够令目标数据具有合适的长度(后续描述)。
在一些示例中，在同时能够满足范围要求和精度要求的情况下，并且目标数据的数据长度不变的情况下，可以选择能够表示更高的数据精度的方式。具体而言，在目标数据中，若第一目标长度与第二目标长度的和为23，并且第一目标长度为5位，第二目标长度为18位的方式能够满足范围要求和精度要求，并且第一目标长度为6位，第二目标长度为17位的方式也能够满足范围要求和精度要求，可以选择第一目标长度为5位，第二目标长度为18位的方式，由此能够满足范围要求和精度要求，同时在能够满足范围要求和精度要求的情况下，相对于电力数据的数量级，电力数据的数据精度更重要、更有便于数据中心4进行计算。
在一些示例中，第二压缩单元122可以通过多种不同的方式获得具有第二目标长度的第二数据。例如，第二压缩单元122可以获取二进制的Float型的电力数据并获得第二数据，但本公开不限于此，第二压缩单元122可以获取十进制的电力数据并获得第二数据。
在一些示例中，获取二进制的Float型的电力数据并获得第二数据时，第二压缩单元122可以配置为获取电力数据的尾数的前18位(也即第二目标长度)作为第二数据。在这种情况下，能够快捷地根据电力数据的尾数获得第二数据。
在一些示例中，获取十进制的电力数据并获得第二数据时，第二数据可以将十进制的电力数据转换为二进制的浮点数，并获取二进制的浮点数的有效数字作为第二数据。
在一些示例中，令第一目标长度、第二目标长度、与1的和为目标数据长度，目标数据长度为单位储存长度的预设倍数，单位储存长度可以是计算机信息技术中用于计量存储容量的一种计量单位的长度。在一些示例中，单位储存长度可以是一个字节的长度，例如单位储存长度可以是8位。在这种情况下，能够使目标数据配合目前计算机的存储方式。
在一些示例中，目标数据长度可以小于预设长度，在一些示例中，预设长度可以是普适性的数据格式的数据的数据长度，例如，预设长度可以是Float型的数据的数据长度，预设长度可以是32位，此时预设倍数可以为3，换言之，目标数据长度与Float型的数据的数据长度相比少了1个单位储存长度。在这种情况下，由于目标数据长度可以小于预设长度，能够实现数据压缩的效果，从而能够节省存储空间和降低传输压力。
在一些示例中，如上所述，数据压缩模块12可以包括数据拼接单元123。在一些示例中，数据拼接单元123可以配置为将用于表征电力数据的正负的符号数据、第一数据和第二数据以及进行拼接以获得目标数据。
以下以第一目标长度为5，第二目标长度为18为例进行说明。在一些示例中，参见图6，目标数据的极值可以覆盖电力数据的取值范围。对比IEEE 754标准中的Float型的数据，本发明中所涉及的目标数据相对于Float型的数据在数据精度上仅仅减少7.22-5.72＝1.5位十进制精度，但是存储空间上却节省了(32-24)/32*100％＝25％，由此，对于电力行业的分布式能源的并网监测海量数据，能够大大减轻网络传输和存储的压力。
在一些示例中，如上所述，数据压缩系统10可以包括上传模块13，在一些示例中，上传模块13可以配置为将目标数据上传至数据中心4。
在一些示例中，上传模块13可以通过配电台区的通信网络上传至数据中心4。
图7是示出了本公开示例所涉及的数据压缩系统10的另一种实施例的结构示意图。
在一些示例中，参见图7，数据压缩系统10可以包括规格化模块14，规格化模块14设置于采集模块11和数据压缩模块12之间，规格化模块14配置为对电力数据进行处理以使电力数据在时间上对齐。在这种情况下，由于分布式能源具有多个设备，采集模块11在采集电力数据时可能并不同步，利用规格化模块14使电力数据在时间上对齐，能够便于统计和计算。
在一些示例中，参见图7，数据压缩系统10可以包括消冗模块15，消冗模块15设置于规格化模块14和数据压缩模块12之间，消冗模块15配置为接收来自规格化模块14的电力数据，并去除电力数据中的冗余数据，并把电力数据传输至数据压缩模块12。在这种情况下，能够消除电力数据中的冗余数据，从而能够降低存储空间占用，降低数据容灾对网络带宽的要求。
图8是示出了本公开示例所涉及的数据压缩方法的流程示意图。
如上所述，本公开还涉及一种分布式能源并网监测的数据压缩方法，分布式能源并网监测的数据压缩方法也可以称为数据压缩方法。
在一些示例中，数据压缩方法可以通过数据压缩模块12实现，换言之，数据压缩模块12可以利用数据压缩方法实现对电力数据的压缩并获得目标数据。
在一些示例中，参见图8，数据压缩方法可以包括：获取电力数据(步骤S010)，基于电力数据的正负获取符号数据(步骤S030)，确定第一目标长度和第二目标长度(步骤S050)，获取数据长度为第一目标长度的第一数据(步骤S070)，获取数据长度为第二目标长度的第二数据(步骤S090)，数据拼接(步骤S110)。本公开所涉及的数据压缩方法，利用单精度浮点数压缩原理来对海量多源异构数据进行压缩，将原来的四个字节压缩为更少的字节，在满足电力数据的范围要求和精度要求的前提下，实现了对浮点型的数据的高度压缩，能够节省25％以上的存储空间，且适用于电力行业的分布式能源并网的各种动态实时监测以及汇总上传等场景。
在一些示例中，步骤S010中，可以利用采集模块11采集电力数据。
在一些示例中，步骤S030中，基于电力数据的正负获取符号数据。在一些示例中，若电力数据是Float型的电力数据，可以令Float型的电力数据的符号位作为目标数据的符号数据。在一些示例中，若电力数据为十进制的浮点数，可以查找浮点数中是否存在字符“-”，若浮点数中存在字符“-”，则符号数据可以为1；若浮点数中不存在字符“-”，则符号数据可以为0。
在一些示例中，步骤S050中，可以基于电力数据获取预设范围和预设精度，预设范围不小于电力数据的取值范围，预设精度不低于电力数据的精度要求。
在一些示例中，可以基于预设范围确定第一目标长度，基于预设精度确定第二目标长度。在一些示例中，令第一目标长度、第二目标长度、与1的和为目标数据长度，目标数据长度为单位储存长度的预设倍数并小于预设长度。
在一些示例中，步骤S070中，基于电力数据获取数据长度为第一目标长度的第一数据，基于电力数据获取数据长度为第二目标长度的第二数据。
在一些示例中，在步骤S070中和步骤S090，可以通过不同的方式获得第一数据和第二数据。以下以第一目标长度为5，第二目标长度为18对两种实施例进行说明。
实施例1
在一些示例中，在实施例1中，数据压缩方法可以将IEEE 754标准的Float型的电力数据压缩为目标数据。
在一些示例中，步骤S070中，获取第一数据可以包括：将Float型的电力数据的阶码(8位)右移7位得到阶码的第1位(也可以称为阶码的符号位)并作为第一数据的第1位，获取电力数据的阶码的后4位作为第一数据的后4位，将第一数据的第1位和第一数据的后4位拼接获得第一数据。获取第一数据对应的代码可以表示为：
exponent(Float24DL)＝sign(exponent 1bit)+(exponent 4bit)，
sign(exponent 1bit)＝exponent(Float32)>>>7，
(exponent 4bit)＝exponent(Float32)&00001111(B)，
其中，Float24DL表示目标数据，exponent(Float24DL)表示第一数据，sign(exponent 1bit)表示第一数据的第1位，(exponent 4bit)表示第一数据的后4位，exponent(Float32)表示Float型的电力数据的阶码。
在一些示例中，步骤S090中，获取第二数据可以包括：Float型的电力数据的尾数右移5位后取23位尾码中的后18位作为第二数据。获取第一数据对应的代码可以表示为：
Fraction(Float24DL)＝(fraction(Float32)>>>5)&00000111111111111111111，
其中，Fraction(Float24DL)表示第二数据，fraction(Float32)表示Float型的电力数据的尾数。
实施例2
在一些示例中，在实施例2中，数据压缩方法可以将十进制格式的电力数据压缩为目标数据。
在一些示例中，步骤S070中，可以分离电力数据的整数部分和小数部分，分别获得二进制的整数部分和二进制的小数部分，拼接二进制的整数部分、小数点和二进制的小数部分得到二进制表示的电力数据的字符串。
在一些示例中，可以基于二进制表示的电力数据的字符串中第一个字符“1”和字符“.”的位置关系计算第一数据和第二数据。具体而言，若第一个字符“1”在字符“.”前，可以基于位置关系计算第一数据，拼接二进制的整数部分和小数部分并保留前18位有效数字得到第二数据；若第一个字符“1”在字符“.”后，可以基于位置关系计算第一数据，获取第一个字符“1”后的18位有效数字得到第二数据。
在一些示例中，在步骤S110中，可以进行数据拼接，例如可以将符号数据、第一数据和第二数据进行拼接以获得目标数据。
虽然以上结合附图和示例对本公开进行了具体说明，但是可以理解，上述说明不以任何形式限制本公开。本领域技术人员在不偏离本公开的实质精神和范围的情况下可以根据需要对本公开进行变形和变化，这些变形和变化均落入本公开的范围内。
Claims (10)
1.一种分布式能源并网监测的数据压缩系统，是用于电网边缘计算层的分布式能源并网监测的数据压缩系统，其特征在于，包括：采集模块、数据压缩模块和上传模块，
所述采集模块配置为采集电力数据，
所述数据压缩模块配置为将电力数据进行压缩并包括第一压缩单元、第二压缩单元以及数据拼接单元，
所述第一压缩单元配置为基于电力数据获取数据长度为第一目标长度的第一数据，所述第一目标长度基于预设范围确定，所述预设范围不小于电力数据的取值范围，
所述第二压缩单元配置为基于电力数据获取数据长度为第二目标长度的第二数据，所述第二目标长度基于预设精度确定，所述预设精度不低于电力数据的精度要求，令所述第一目标长度、所述第二目标长度、与1的和为目标数据长度，所述目标数据长度为单位储存长度的预设倍数并小于预设长度，
所述数据拼接单元配置为将用于表征电力数据的正负的符号数据、所述第一数据和所述第二数据以及进行拼接以获得目标数据，
所述上传模块配置为将所述目标数据上传至数据中心。
2.根据权利要求1所述的数据压缩系统，其特征在于，
所述第一目标长度为5位，所述第二目标长度为18位。
3.根据权利要求1所述的数据压缩系统，其特征在于，
采集模块配置为在分布式能源采集电力数据，所述分布式能源包括光伏电站、风力电站和水力电站的至少一种。
4.根据权利要求1所述的数据压缩系统，其特征在于，
电力数据包括电流、电压、功率和电能的至少一种。
5.根据权利要求1所述的数据压缩系统，其特征在于，
还包括规格化模块，所述规格化模块设置于所述采集模块和所述数据压缩模块之间，所述规格化模块配置为对电力数据进行处理以使电力数据在时间上对齐。
6.根据权利要求5所述的数据压缩系统，其特征在于，
还包括消冗模块，所述消冗模块设置于所述规格化模块和所述数据压缩模块之间，所述消冗模块配置为接收来自规格化模块的电力数据，并去除电力数据中的冗余数据，并把电力数据传输至所述数据压缩模块。
7.根据权利要求1所述的数据压缩系统，其特征在于，
所述数据压缩模块接收十进制格式的电力数据，并压缩为目标数据。
8.根据权利要求1所述的数据压缩系统，其特征在于，
所述数据压缩模块接收IEEE 754标准的Float型的电力数据并将IEEE 754标准的Float型的电力数据压缩为目标数据，IEEE 754标准的Float型的电力数据包括1位的符号位、8位的阶码以及23位的尾数，所述目标数据长度小于32。
9.根据权利要求8所述的数据压缩系统，其特征在于，
所述第一压缩单元配置为将电力数据的阶码右移7位以获得第一数据的第一位，获取电力数据的阶码的后4位作为第一数据的第2位至第5位，
所述第二压缩单元配置为获取电力数据的尾数的前18位作为第二数据。
10.一种分布式能源并网监测的数据压缩方法，其特征在于，包括：
获取电力数据，
基于电力数据的正负获取符号数据，
基于电力数据获取预设范围和预设精度，所述预设范围不小于电力数据的取值范围，所述预设精度不低于电力数据的精度要求，
基于所述预设范围确定第一目标长度，基于所述预设精度确定第二目标长度，
基于电力数据获取数据长度为所述第一目标长度的第一数据，
基于电力数据获取数据长度为所述第二目标长度的第二数据，令所述第一目标长度、所述第二目标长度、与1的和为目标数据长度，所述目标数据长度为单位储存长度的预设倍数并小于预设长度，
将用于表征电力数据的正负的符号数据、所述第一数据和所述第二数据以及进行拼接以获得目标数据。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
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| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| GR01 | Patent grant | ||
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| PE01 | Entry into force of the registration of the contract for pledge of patent right |
Denomination of invention: Data compression system and method for distributed energy grid connected monitoring Effective date of registration: 20231214 Granted publication date: 20230905 Pledgee: Bank of China Limited Jinan Huaiyin sub branch Pledgor: Shandong Huake Information Technology Co.,Ltd. Registration number: Y2023980071669 |
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| PE01 | Entry into force of the registration of the contract for pledge of patent right |