電能質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)壓縮.pdf

1、高精度的數(shù)據(jù)監(jiān)測能力、多項監(jiān)測項目、高速的數(shù)據(jù)處理能力以及實現(xiàn)網(wǎng)絡(luò)監(jiān)控是當前電能質(zhì)量監(jiān)測智能系統(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)測儀對電能質(zhì)量監(jiān)測數(shù)據(jù)的存儲和傳輸都將面臨巨大的挑戰(zhàn)。就目前來說數(shù)據(jù)壓縮是解決這一問題的有效措施。本文對電能質(zhì)量問題以及電能質(zhì)量監(jiān)測進行了概述，介紹了數(shù)據(jù)壓縮技術(shù)的基本原理、分類以及常用算法。文中比較了各種無損壓縮算法，主要分析了基于字典模型的LZ

2、系列無損壓縮算法。本文在仔細分析了事件波形數(shù)據(jù)和實時指標數(shù)據(jù)的特征后，對電能質(zhì)量在線監(jiān)測儀的這兩大類數(shù)據(jù)提出了經(jīng)過數(shù)據(jù)預處理的基于LZ77的改進無損壓縮算法。對事件波形數(shù)據(jù)進行差值預處理，對實時指標數(shù)據(jù)進行浮點數(shù)中指數(shù)與尾數(shù)的分離預處理。在改進LZ77算法實現(xiàn)中，采用Hash表結(jié)構(gòu)建立字典，高效的完成了對匹配字符串的查找；對輸出編碼三元組進行結(jié)構(gòu)調(diào)整，輸出(標志位，匹配長度或當前字符，相對位置)，并采用Huffman編碼對輸出中后兩項進