電能質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)壓縮.pdf

1、高精度的數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)能力、多項(xiàng)監(jiān)測(cè)項(xiàng)目、高速的數(shù)據(jù)處理能力以及實(shí)現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控是當(dāng)前電能質(zhì)量監(jiān)測(cè)智能系統(tǒng)的發(fā)展方向。高精度數(shù)據(jù)要求、高采樣率及多通道數(shù)據(jù)通訊等都將產(chǎn)生非常大的數(shù)據(jù)量。因此電能質(zhì)量在線監(jiān)測(cè)儀對(duì)電能質(zhì)量監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和傳輸都將面臨巨大的挑戰(zhàn)。就目前來(lái)說(shuō)數(shù)據(jù)壓縮是解決這一問(wèn)題的有效措施。本文對(duì)電能質(zhì)量問(wèn)題以及電能質(zhì)量監(jiān)測(cè)進(jìn)行了概述，介紹了數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)的基本原理、分類(lèi)以及常用算法。文中比較了各種無(wú)損壓縮算法，主要分析了基于字典模型的LZ

2、系列無(wú)損壓縮算法。本文在仔細(xì)分析了事件波形數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)指標(biāo)數(shù)據(jù)的特征后，對(duì)電能質(zhì)量在線監(jiān)測(cè)儀的這兩大類(lèi)數(shù)據(jù)提出了經(jīng)過(guò)數(shù)據(jù)預(yù)處理的基于LZ77的改進(jìn)無(wú)損壓縮算法。對(duì)事件波形數(shù)據(jù)進(jìn)行差值預(yù)處理，對(duì)實(shí)時(shí)指標(biāo)數(shù)據(jù)進(jìn)行浮點(diǎn)數(shù)中指數(shù)與尾數(shù)的分離預(yù)處理。在改進(jìn)LZ77算法實(shí)現(xiàn)中，采用Hash表結(jié)構(gòu)建立字典，高效的完成了對(duì)匹配字符串的查找；對(duì)輸出編碼三元組進(jìn)行結(jié)構(gòu)調(diào)整，輸出(標(biāo)志位，匹配長(zhǎng)度或當(dāng)前字符，相對(duì)位置)，并采用Huffman編碼對(duì)輸出中后兩項(xiàng)進(jìn)