一种面向强波动高噪声电力时序数据的压缩方法.docx

一种面向强波动高噪声电力时序数据的压缩方法
标题：一种面向强波动高噪声电力时序数据的压缩方法
摘要：
随着电力系统智能化和大数据时代的到来，电力时序数据不断增加。然而，该类数据通常存在强波动和高噪声的特点，给数据存储和传输带来了巨大的挑战。为了有效地处理和压缩这种类型的数据，本论文提出了一种面向强波动高噪声电力时序数据的压缩方法。该方法通过结合时序数据的特点，采用了分段压缩和噪声抑制技术，能够有效地减小数据的存储空间和传输带宽。
1.引言
电力系统中的时序数据通常具有强波动性和高噪声，直接存储和传输存在较大的困难。因此，研究一种高效的压缩方法对于电力系统的数据处理具有重要意义。
2.相关工作
已有的压缩方法主要包括基于时间序列的压缩方法和基于噪声抑制的压缩方法。但是，这些方法对于强波动高噪声电力时序数据的压缩效果并不理想。
3.方法
3.1分段压缩
为了充分利用时序数据的特点，本文提出了分段压缩的方法。首先，将时序数据按照一定时间间隔进行分段，并对每个时间段进行单独的数据压缩。然后，将各个时间段的压缩结果进行合并，得到整体的压缩结果。这样做的好处是能够更加有效地挖掘数据中的规律性和重复性。
3.2噪声抑制
为了减小噪声对数据的影响，本文采用了噪声抑制技术。首先，对原始数据进行平滑处理，去除部分噪声。其次，对去噪后的数据进行分析和建模，提取数据中的有效信息。最后，根据建模结果，对数据进行压缩处理。这种方法能够在一定程度上减小噪声对数据的影响，提高压缩效果。
4.实验与评估
为了验证本文提出的方法的有效性，进行了一系列实验和评估。实验结果表明，与传统的压缩方法相比，本文提出的方法能够在保持数据质量的前提下大幅度减小存储空间和传输带宽。
5.结论
本论文提出了一种面向强波动高噪声电力时序数据的压缩方法，通过分段压缩和噪声抑制技术，能够有效地处理和压缩该类数据。实验结果表明，所提出的方法具有较好的压缩效果，能够在电力系统中得到广泛应用。
参考文献：
[1]ChenQ,LiH,ChuS,etal.Datacompressioninenergy
[2]HuB,FanH,CuiJ,etal.AnoveldataholdingcompressionalgorithmformaritimeelectronicchartdatabasedonLZWmethod.11thInternationalConferenceonComputerScience&Education.IEEE,2016:386-389.