[发明专利]一种配用电数据压缩、融合方法及装置

权利要求书

1.一种配用电数据压缩、融合方法，其特征在于：包括以下步骤：

步骤一、对原始配用电信息数据进行分解，得到主元配用电信息数据的时间序列；

步骤二，将步骤一中分解后的主元配用电信息数据的时间序列进行符号化处理；

步骤三，将步骤二中符号化处理后的主元配用电信息时间序列进行配用电信息数据的重构，完成对采集的原始配用电信息数据的清洗；

步骤四，对步骤三中清洗后的配用电信息数据进行压缩处理；

步骤五，对步骤四中压缩处理后的主元配用电采集信息数据进行分类融合。

2.根据权利要求1所述的一种配用电数据压缩、融合方法，其特征在于：所述对原始配用电信息数据进行分解的方法具体步骤包括：

步骤1，设置总体信号X(t)，该总体信号X(t)由原始配用电信号x(t)叠加一组高斯白噪声信号v(t)组成；

步骤2，根据设置的信号X(t)，基于AWS算法选择自适应窗口的边界；

步骤3，确定上述窗口的延拓代价η，基于分段边界的信号局部平稳度α，查找延拓代价表；

步骤4，根据延拓代价η，对各分段进行延拓，将波形记录转换为MapReduce能够处理的波形记录矩阵，作为Map任务的输入；以延拓后的边界点作为窗口边界对波形记录进行分割，每个分割的记录片段作为波形数据矩阵的一行，得到分段信号；

步骤5，将波形记录矩阵中的各配用电信息数据分段并行求取极值；在Map阶段，计算节点接收波形记录矩阵中的数据分段作为输入，并行的对分段中的记录逐点进行极值点判断，并记录极值点；在Reduce阶段，接收Map阶段任务输出的局部极值片段并进行连接操作，输出极大值矩阵spmax以及极小值矩阵spmin；

步骤6，对步骤4得到的分段信号进行并行化的包络线求解，算法接收步骤5的输出spmax和spmin作为输入，在Map阶段，各数据节点的Mapper任务利用3次样条插值算法并行求解各分段的包络线，并根据之前的延拓代价η，对包络线裁切；在Reduce阶段，对接收的包络分段进行连接重构，算法的输出为信号整体的上包络线和下包络线；

步骤7，根据步骤6中的上包络线与下包络线求解包络均值，重复步骤2～6，得到各阶段的IMF分量；

步骤8，在原始信号中加入不同的白噪声v(t)，重复上述步骤，得到噪声下的IMF分量为a_i,m(t)；

步骤9，利用白噪声的均值为零，将步骤8中各个IMF分量求均值得到原始信号对应的IMF分量，原始分量a_m(t)的计算如公式(1)所示：

其中，M表示IMF分量的数量；

步骤10，原始信号x(t)最终可以分解为一个IMF分量与信号残余分量之和，分解结果如公式(2)所示：

其中，r_m(t)是IMF分量，H是残余分量的数量，a_m(t)是残余分量。

3.根据权利要求1所述的一种配用电数据压缩、融合方法，其特征在于：所述将分解后的主元配用电信息数据的时间序列进行符号化处理的方法具体步骤包括：

步骤1，把数据转变成平均值为0，标准差为1的时序数据，记为D＝[d(1),d(2),…,d(t)]，对其进行规范化公式为：

式中μ为时序数据中所有值的平均值，δ为所有值的标准差，x(i)为原始的时序数据，d(i)为规范化后的时序数据；

步骤2，将规格化处理后的数据降维，利用PAA算法处理D＝[d(1),d(2),…,d(t)]，得到D的分段累积近似表示为其中T为时间序列PAA表示的分段数，即：

其中，d_j′是处理上一步规格化处理后的数据，T是按照采集时段划分的最大采集次数；

步骤3，将降维处理后的数据进行离散化处理，即将用PAA表示的时间序列映射到有限字符集上：根据选定字母集的大小，在高斯分布表中查找区间分裂点β，将映射到等概率的q个区间，用同一个字符表示处于同一个区间，从而将PAA映射转换为相应字符串，最终能够获得离散化目标字符串