[发明专利]一种电力负荷历史数据自适应压缩方法和系统

说明书

本发明是一种电力负荷历史数据自适应压缩方法，其特点是，包括定义系统初始值、设电力负荷值与时间组成的数据对、计算一段时间内数据的平均变化量、自适应采样、调整采样周期、最佳采样周期选取和异常数据修正等步骤，具有方法科学合理，适用性强，减少压缩数据量等优点，使用该方法能够快速、准确的对电力负荷数据进行压缩处理,有效提高了压缩数据质量。并提供结构合理，可靠性高的电力负荷历史数据自适应压缩系统。

技术领域

本发明涉及数据压缩技术领域，是一种电力负荷历史数据自适应压缩方法和系统。

背景技术

电力负荷预测是制定发电计划和电力系统发展规划的基础，但是电力数据采集与监视控制系统SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition)收集的数据量巨大，给预测分析造成了极大的负担。传统的方法是在电力负荷预测前对历史数据进行等间隔的压缩，但是间隔时间难以掌握，若采样间隔过大，会使数据的失真度较大，无法保留数据本身的主要特征；若采样间隔过小，虽然保留了数据的主要特征，但是数据量仍然很大，不利于后期的预测。因此，如何在减少数据量的同时又能保留数据的主要特征是本领域技术人员一直渴望解决，但至今尚未解决的技术难题。

中国专利公开(公告)号：CN1459743公开了名称为“自适应的历史数据压缩方法”，这种压缩方法主要通过自适应地动态计算压缩偏差参数对数据进行压缩，并利用数据平滑技术抑制测量噪声来减少传感器的测量误差对压缩算法的影响。

中国专利公开(公告)号：CN102779223A公开了名称为“短期电力负荷预测的方法及装置”，该方法通过计算给定的历史电力负荷数据的统计信息(par)，并根据该par与待处理的时间序列及聚类中心上的每一个节点比较的结果，把历史电力负荷数据时间序列变换为二进制形式的编码串进行压缩。

以上方法虽然对数据进行了压缩，但是压缩后的数据会丢失原始数据的部分特征且计算量大压缩速度慢。

发明内容

本发明所要解决的技术问题之一是：克服现有技术的不足，提供一种科学合理，适用性强，减少压缩数据量的电力负荷历史数据自适应压缩方法，使用该方法能够快速、准确的对电力负荷数据进行压缩处理,有效提高了压缩数据质量。

解决其技术问题之一采用的方案是，一种电力负荷历史数据自适应压缩方法，依据电力负荷数据的平均变化量与失真度结合的双重标准对数据进行压缩，其特征是，它包括以下步骤：

1)定义系统初始值：为了体现系统的智能化，初始化值根据历史数据经验值给定，亦可由用户自行调整，

定义k为监测点数；T_a为原始样本的采样周期,T_s为初始采样周期，T_d为采样周期改变步长，T_max为采样周期的最大值，要求T_s、T_d和T_max是T_a的整数倍；δ为采样周期变化集，集合内部元素为T′_i，i＝1,2,…,r；为一段时间内电力负荷值的平均变化量，ΔY_min和ΔY_max分别是平均变化量允许的最小值和平均变化量允许的最大值；D为失真度,D_max为失真度允许的最大值；S(v_s)为历史数据集，S₁(v_s)为压缩数据集；

2)设t_n是电力负荷值与时间组成的数据对，其中n＝0,1,2,…，是t_n时刻的电力负荷值，首先从历史数据集S(v_s)取第一个数据对t₀输入到压缩数据集S₁(v_s)中；

3)计算一段时间内电力负荷值的平均变化量