[发明专利]一种用于供热系统监控数据的数据压缩方法

说明书

一种用于供热系统监控数据的数据压缩方法，属于数据压缩技术领域，本发明对海量供热数据采用二级压缩的方法，首先针对供热数据进行第一级压缩，压缩算法采用旋转门压缩算法，然后对得到的压缩数据进行二次压缩，二次压缩采用无损压缩算法，采用霍夫曼算法进行压缩，压缩算法简单易实现，计算速度快，压缩比和压缩精度高，最大化压缩供热数据，节约存储空间的同时保证压缩数据的精度。

技术领域

本发明属于数据压缩技术领域，特别是涉及到一种供热系统监控数据的数据压缩方法。

背景技术

数据压缩是指在保证有效信息得到传递的前提下，缩减数据量以减少存储空间，提高数据的传输、存储和处理效率，或按照一定的规律对数据进行重新组织，减少数据的冗余和存储空间的一种技术方法。

供热贸易计量系统通过对供热各条管道的数据进行实时采集，对各个用户的用热量进行累积计算，进行贸易计量。同时，采集的数据包含各条供热管道的工作压力，工作温度，流量等信号，运行管理人员可以实时地对这些数据进行监控，及时了解系统的运行情况。这些供热管道每天都产生海量的监控数据，这些数据是供热企业的重要资源，一方面这些数据用于贸易计量，为热费计量提供计算数据，另一方面可以通过对不同管道的历史数据进行分析，模拟出整个供热管网运行的变化规律，为热网的控制优化提供直观而且准确的数据依据。由于供热贸易计量系统是针对多个供热管道进行数据采集和监控，因此会产生庞大的数据量，如果不对这些数据进行压缩处理，需要经常对系统更换硬盘，不利于系统的稳定运行和维护。因此需要对这些数据进行压缩处理，节约存储空间。

目前，公知的数据压缩方法主要分为两大类，分别是有损压缩和无损压缩。无损算法主要包含LZ系列算法，BWT算法，霍夫曼算法等，无损算法能够保证数据在压缩过程中不失真，但通常压缩比很低，压缩效果不明显。无损算法通常应用于工业中，是专门根据数据的特点进行压缩的算法，如矩形波串法，后向斜率法，PLOT算法，旋转门压缩算法。单一采用无损算法，虽能保证数据不失真，但压缩比较低，无法有效的节约存储空间，只采用有损压缩，可有效提升数据压缩的压缩效果，提高数据的压缩比，但压缩效果还有提升的空间。

因此现有技术中亟需一种新的技术手段来解决这一问题。

发明内容

本发明所要解决的技术问题是：提供一种用于供热系统监控数据的数据压缩方法，对海量供热数据采用二级压缩的方法，首先针对供热数据进行第一级压缩，压缩算法采用旋转门压缩算法，然后对得到的压缩数据进行二次压缩，二次压缩采用无损压缩算法，采用霍夫曼算法进行压缩，压缩算法简单易实现，计算速度快，压缩比和压缩精度高，最大化压缩供热数据，节约存储空间的同时保证压缩数据的精度。

一种用于供热系统监控数据的数据压缩方法，其特征是：包括以下步骤，且以下步骤顺次进行，

步骤一、系统读取供热数据，进行一级压缩，初始化压缩参数，设置最大时间间隔TLM，压缩偏移量E；

步骤二、读取初始数据点值y1，初始时间点值t1，初始数据点记录压缩，第二次数据点值y2，第二个时间点值t2，获得旋转门初始斜率为：

上斜率k1＝(y2-(y1-E))/(t2-t1)，

下斜率k2＝(y2-(y1+E))/(t2-t1)；

步骤三、取下一个数据点yn，下一个时间点tn，获得与上一个被记录压缩点之间的斜率：

上斜率k1n＝(yn-(y1-E))/(tn-t1)，

下斜率k2n＝(yn-(y1+E))/(tn-t1)；

步骤四、比较所述步骤二和步骤三获得的上斜率k1与上斜率k1n和下斜率k2与下斜率k2n，上斜率k1上斜率k1n，令上斜率k1＝上斜率k1n，下斜率k2下斜率k2n，令下斜率k2＝下斜率k2n，该点被压缩；