[发明专利]一种基于奇异值分解的配用电数据压缩方法

说明书

本发明涉及一种基于奇异值分解的配用电数据压缩方法，包括：建立原始待压缩数据矩阵；按照给定的压缩比进行数据压缩并将压缩所得的数据矩阵通过通信网络传输至后台；在后台进行数据重构以恢复原始数据；评估重构数据相比原始数据的信息损失；检查信息损失是否适用于目标应用，如果不可接受，则改变压缩比并重新执行数据压缩。本基于奇异值分解的配用电数据压缩方法，可以在现有的通信基础设施中传输更大量的配用电数据。通过权衡数据压缩程度和信息丢失程度的机制，考虑了数据压缩后的信息丢失是否适用于目标应用的要求，提出的方法可以更灵活地处理压缩比与重构信息丢失之间的关系。

技术领域

本发明属于数据压缩技术领域，涉及一种配用电数据压缩方法，尤其是一种基于奇异值分解的配用电数据压缩方法。

背景技术

计量系统基础设施的发展和智能仪表的持续部署使得每天产生大量配用电数据，这些数据能够有助于电力公司进行拓扑识别、窃电分析和协同调度等后续高级应用， 然而这一目标受制于通信网络的局限。现已有部分学者提出了许多不同的数据压缩技 术，以减少数据传输量。在智能电网计算和控制中，一些数据压缩方法用于电能质量 分析，旨在压缩与给定系统干扰后的瞬态响应相关的电信号波形。M.Ringwelski,C. Renner,A.Reinhardt,A.Weigel,and V.Turau,“The Hitchhiker’s guide to choosing thecompression algorithm for your smart meter data,”in Proc.IEEE Int.EnergyConf. Exhibit.,Florence,Italy,2012,pp.935–940提出了智能电表的无损压缩算法，并将其与 现成的算法进行了比较。就压缩比而言，最佳性能是通过Lempel–Ziv–Markov链哈夫 曼编码算法实现的，导致平均压缩比在4:1到20:1之间。根据智能计量中负荷曲线数 据传输的要求量身定制的压缩方法如A.Unterweger and D.Engel,“Resumable load datacompression in smart grids,”IEEE Trans.Smart Grid,vol.6,no.2,pp.919–929,Mar.2015所示。S.Brindha and D.Sundararajan,“Power quality monitoring andcompression using the discrete wavelet transform,”in Proc.Int.Conf.Adv.Comput.Commun.Syst., Coimbatore,India,2013,pp.1–6采用双正交滤波器对电力系统波形进行压缩，实现了 高达8:1的压缩比。J.Ning,J.Wang,W.Gao,andC.Liu,“A wavelet-baseddata compression technique for smart grid,”IEEE Trans.Smart Grid,vol.2,no.1,pp.212–218, Mar.2011中采用了基于小波变换的多尺度分析来执行智能电网环境中干扰信号的压 缩，实现了5.4:1的压缩比。

文献中发现的大多数工作都显示了相对良好的数据压缩结果，然而，考虑到配用电系统中可用于传输和存储的数据量，可能需要更高的压缩比。此外，还需要考虑数 据压缩后的信息丢失是否适用于目标应用的要求，更灵活地处理压缩比与重构信息丢 失之间的关系。

经检索，未发现与本发明相同或相似的现有技术的专利文献。

发明内容

本发明的目的在于解决现有技术的不足，提供一种基于奇异值分解的配用电数据压缩方法，能够解决配用电数据传输量过大的问题。

本发明解决其技术问题是通过以下技术方案实现的：

一种基于奇异值分解的配用电数据压缩方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤1，将时长为t个采样点内，m个不同仪表中需要通过通信网络传输的配用 电数据作为待压缩数据，建立待压缩数据矩阵X，