[发明专利]非稳态数据实时采集数据深度压缩方法

说明书

本发明涉及一种非稳态数据实时采集数据深度压缩方法，属于数据压缩技术领域，包括以下步骤：S1：初始化；S2：模数转换；S3：FPGA接收ADC的AD转换值D_I，计算中间比较变量D_R与转换值D_I的差值；S4：判断|D_R‑D_I|≤D_L，若是，重复个数n＝n+1，若否，更新D_R＝D_I，并将buff缓存器中低N位的数据取平均值后和高16‑N为一起写入外部存储器，buff缓存器清零，将D_I值写入buff缓存器的低N位，高16‑N位记录当前重复个数n；S5：buff中高16‑N位重写，低N位的数据重写，比较值D_R保持不变，重复个数n重新写到高16‑N位中；S6：重复步骤S3‑S5，直到完成采集。

技术领域

本发明属于数据压缩技术领域，涉及一种非稳态数据实时采集数据深度压缩方法。

背景技术

随着智能电网的不断建设发展，电力系统中的在线监测技术也愈来愈重要，其中包括了电能质量监测、过电压过电流监测、电网暂态瞬态监测等，在线监测技术很重要的一个环节就是录波装置的设计。波形数据的记录，不仅仅能够用于系统保护、故障分析，同时为智能电网的研究提供大量的数据支持。海量的电力数据需要在有限的存储空间内保存一定的时间，以及在进行数据传输前,这都需要对相应的波形数据进行压缩。目前，图像压缩处理的技术也应用到了电力系统数据的处理领域。

由于电力系统的数据具有自身固有的特点：电力系统中电压、电流信号具有周期性；电力系统中电压电流值的范围可以确定；电力系统数据冗余量较大，对其波形还原的精度要求不高，但仍能反映系统故障的基本特征；故障时波形频率成分复杂。因此，现有的电力数据压缩方法主要有游程编码、哈夫曼编码、傅里叶变换编码、LZSS编码、小波变换等。其中傅里叶变换、小波变换是利用数据变换算法将是与信号转换为频域信号，利用频率的集中性来压缩相应数据，它们的压缩比一般较大，但是容易丢失数据，并且进行频域变换时，需要进行大量的计算；游程编码、LZSS编码是利用数据的重复性的特点来进行数据压缩，由于是无损压缩，所以对数据的压缩效果不一定好，并且其算法也比较复杂，占用较多的CPU资源和时间。

针对在电力设备附近的只有小容量存储器的监测装置，其实时性和提高数据压缩比是矛盾的，对于含有多种频率成分的非稳态数据的高频采集，上述数据压缩方法的算法都太复杂，占用太多的CPU资源和处理时间。例如在记录电力系统外部过电压波形时，其采样频率高达2MHz以上，这就要求了现场处理器的数据处理时间不能太长，否则装置的快速性将大大降低，影响过电压监测系统的性能。此外，非稳态数据的变频采集，虽然在一定程度上减小了存储器的压力，但是在波形记录的完整性方面存在较大的缺陷。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提供一种非稳态数据实时采集数据深度压缩方法，在保证波形恢复精度的同时，对波形数据进行压缩，减小数据量，方便小容量存储器对波形数据的记录。

为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

一种非稳态数据实时采集数据压缩方法，基于FPGA平台和硬件描述语言，所述FPGA平台分别连接至模数转换器ADC和外部存储器，模拟信号通过信号调理电路输入所述模数转换器，包括以下步骤：

S1：初始化FPGA系统参数；

S2：启动ADC进行模数转换；

S3：FPGA接收ADC的AD转换值D_I，并计算中间比较变量D_R与转换值D_I的差值；