[发明专利]电能质量信号的数据处理装置及数据压缩和解压缩方法无效
申请号: | 201110030692.0 | 申请日: | 2011-01-28 |
公开(公告)号: | CN102082576A | 公开(公告)日: | 2011-06-01 |
发明(设计)人: | 陈卫;胡志琳 | 申请(专利权)人: | 北京博电新力电力系统仪器有限公司 |
主分类号: | H03M7/30 | 分类号: | H03M7/30 |
代理公司: | 暂无信息 | 代理人: | 暂无信息 |
地址: | 100098 北京市知*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 电能 质量 信号 数据处理 装置 数据压缩 和解 压缩 方法 | ||
技术领域
本发明属于智能电网高级量测系统的技术领域,特别是涉及一种电能质量信号的数据压缩存储方法、解压缩方法和一种电能质量信号的数据处理装置。
背景技术
随着大量敏感性电子设备的应用,当前电网中电能质量问题日益突出,电能质量已成为供用电各方关注的热点。为了对高频暂态电能质量信息进行完整的监测,电能质量检测装置需要采用很高的采样频率来连续记录电能质量信号,这就要求存储并传输大量的数据。
此外,在目前的电力系统故障录波方面,故障录波器基本上都是采用数据直接存储的方法,设备需要的存储空间急剧增加,因此加重了数据存储的负担。同时,如此庞大的故障数据量向调度中心上传时占用通道时间长,特别是当多个站点同时上传数据时容易造成数据通道阻塞。这使电力系统故障信号的存储和传输面临巨大的挑战,同时过多的数据不仅增加了传输时间,也降低了数据传输的可靠性。
为了解决这一系列的难题,必须采用压缩技术对电能质量监测数据进行处理。目前电能质量信号压缩算法有两类:一类算法主要采用无损压缩技术,用改进的LZW(Lemple-Ziv-Welch)算法实现WAMS过程数据的在线无损压缩,压缩比一般小于30%;另一类算法基于小波原理的有损压缩方法来实现对电能质量数据的压缩,比如基于小波变换系数的门限方法等。试验表明,压缩精度在5%以内时压缩率可达到10倍以上。
发明内容
(一)技术问题
本发明克服了目前电能质量信号压缩技术中重建精度低、压缩率小的缺点,能够提高电能质量信号的重建精度和压缩比率等。
(二)技术方案
一方面,本发明公开了一种电能质量信号的数据压缩存储方法,包括以下步骤:
步骤1,对原始电能质量信号进行滤波处理,消除所述原始电能质量信号中混杂的噪声信号,获得原始动态信号;
步骤2,根据电能质量分类,分割所述原始动态信号,形成一组信号帧集合,所述信号帧集合包含至少一个信号帧;
步骤3,基于每一所述信号帧对应的电能质量分类,对每一所述信号帧进行快速变换,获得相应的变换域内的帧数据;
步骤4,对所述变换域内的帧数据进行组织和存储。
进一步,在对原始电能质量信号进行滤波处理前,先设定压缩参数,控制压缩精度和压缩比率。
本发明还公开了一种电能质量信号的数据解压缩方法,包括以下步骤:
步骤1,读取待解压缩数据;
步骤2,识别所述待解压缩数据对应的电能质量分类,
步骤3,对所述待解压缩数据进行逆变换处理,获得重建的原始动态信号,解压完成。
另一方面,本发明公开了一种电能质量信号的数据处理装置,其特征在于,包括依次相连的数据预处理模块、动态分帧模块、变换处理模块、数据组织和存储模块,和与所述动态分帧模块相连的信号参考模块,
所述数据预处理模块对电能质量信号进行滤波处理,并将获得的原始动态信号发送至所述动态分帧模块;
所述信号参考模块,用于存储电能质量分类;
所述动态分帧模块,用于根据所述电能质量分类,分割所述原始动态信号,并形成一组由至少一个信号帧组成的信号帧集合;
所述变换处理模块,用于对所述信号帧进行快速变换处理,得到所述信号帧在变换域内的帧数据,并将所述帧数据发送至所述数据组织和存储模块进行组织和存储。
进一步,还包括一个压缩精度比率控制模块,所述压缩精度比率控制模块与所述变换处理模块相连,通过所述压缩精度比率控制模块,设定压缩参数,控制所述变换处理模块的压缩精度和压缩比率。
进一步,还包括一个解压缩模块,所述解压缩模块用于将存储于所述数据组织和存储模块中的压缩数据进行解压缩。
(三)有益效果
本发明针对电力系统中电能质量信号的特点来设计相应的压缩算法,在保证高信号重建精度的同时具有较大的压缩率,可将压缩比率提高至200倍以上。
附图说明
图1为一种电能质量信号的数据压缩存储方法流程图;
图2为另一种电能质量信号的数据压缩存储方法流程图;
图3为电能质量信号的数据解压缩方法流程图;
图4为一种电能质量信号的数据处理装置结构构图。
具体实施方式
本发明的电能质量信号的数据压缩存储方法、解压缩方法及电能质量信号数据处理装置,结合附图和实施例详细说明如下。
如图1所示,本发明公开的一种电能质量信号的数据压缩存储方法包括以下步骤:
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