电力系统数据压缩的算法研究及通信网络仿真研究

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1、电力系统数据压缩的算法研宄及通信网络仿真研宄广州市汇源通信建设监理有限公司510620摘要：电力系统数据压缩技术是通信网络中的重要技术，对促进电网规模的扩大和信息化的发展起到了重要的作用，在信息领域具有良好的应用效果。近年来，通信行业意识到了电力系统数据压缩算法的重要性，将大批新型的自动监控和保护装置运用到电力系统中来，提高了电力系统运行管理的自动化和信息化水平，减少了电力系统数据通信和数据存储压力，对提高电力通信的实时性,促进电力系统的信息化发展发挥了重要的作用。关键词：电力系统；数据压缩；算法；通信网络前言：随着科学技术的发展，促进了我国电M规模的不断扩大，促进了电力行业信息化建

2、设的发展。但是电网行业在发展过程中，需要依赖大量信息支持，给数据的传输和存储造成了较大的负担。但是随着电力系统的发展，故障录波和电能质量监测技术取得了良好的发展，新型的计算机装置被广泛应用于电力系统中，采集和产生的大量数据需要借助通信网传送到上级管理中心，导致通信系统的传输速度较慢，传输的实践较长，无法满足电力系统通信的实时性要求,成为当前电力系统需要迫切解决的问题。一、电力数据的Huffman无损压缩理论概述Huffman在1952年被提出了一种信号概率数据压缩算法编码方法，主要是依据字符出现的概率来对异字头码字进行构造，被人们称为最佳编码技术。Huffman编码定理需要在变长编码

3、中，按照各编码的才刚度对对应符号岀现概率的大小进行逆序排列，确保平均长度的最小化。Huffman压缩编码方法在实际的应用过程中，首先需要根据源信号出现的频率进行统计计算，结合每个源信号出现的频率大小来赋予一定的编码，确保高频率的信号需要对应短码，低频率的信号需要对应长码，用信号相对应的编码取代源数据中的信号。需要按照如下步骤进行Huffman编码：首先，需要对信源符号出现的概率按照减小的顺序进行排列。其次，将两个最小的概率通过相加组合的形式，将较高的概率分支作为上部位置，直到概率达到1.0为止。将组合的上边数据设置为1,下去便数据设置为0。最后，画出信源符号概率为1.0处的路径，记录

4、好1和0路径。需要结合信源符号对1、0进行序列排列［1】。二、电力测量数据的高阶增量调制压缩算法(一)电力测量数据高阶差分时特点在对电力测量数据进行分析时，主要是运用差分法进行数据压缩，能够取得良好的数据压缩效果，由于语咅数据中的小幅值信号的数量较多，电力信号中的大幅值信号较多，光凭借增量调制方法远远不够用，需要充分运用语音压缩中的增量调制有损压缩方法，却保人们能够听清语音信息，确保电力系统数据的完整性。例如，余弦型电力信号通常表现为：xo(t)=x(t)=Acos(2πft+θ),其中A表示信号幅值，f为频率，θ为初相角［2］。(二)高阶增量调制算法的

5、性能分析在对高阶增量调制算法的性能进行分析时，主要谁借助增量调制原理来对语音信号进行处理，实现了对原奋的增量调制对信号的奋损压力局限性的打破。但是在实际的应用过程中“高阶”算法运算量不大，使用的差分阶数通常不会超过3次。在对高阶增量进行调制后，运用的双字节数据会由以前的4个变为现在的1到2个，促进了字符数的减少。仿真电压信号的定义为:x(t)=A(2πft+θ),仿真吋取A=30000,f=50HZ,θ=0,t∈［0,0.2］So仿真信号的波形如图1所示，需要确保每周波采样为256点，将采样的频率设置为12.8KHZ，主要通过自然二进制码进行表

6、达。需要直接对采样原始数据进行Huffman编码，需要运用4个十六进制字符进行表达，但是不能起到良好的压缩效果。图1仿真电压信号波形三、小波包理论的电力数据冇损压缩技术（一）小波包理论数据压缩研宄小波包压缩作为一种常见的有损压缩方法，第一，需要对小波基和分解层数进行合理选择，将信号进行小波包分解，能够得到各个节点的小波包系数。第二，需要合理选择熵函数，按照合理的规则进行最优小波包树的选择。在对阈值进行选择吋，需要按照最优小波包树的终端节点系数进行硬阈值处理，需要对小波包系数进行合理保留，将系数控制在留幅值人于或等于阈值的范围内。第三,需要充分利用小波包系数对信号进行重构，计算出合理的

7、压缩指标。（二）最优小波包树的嫡函数的选择在对小波包进行电力数据的研究过程中，属于定性分析的过程，需要结合实际的应用情况，对电力信号进行及吋的调整，充分展现出小波包压缩的特色。小波包相较于小波分解具有较强的灵活性特点，实现了对多种分解方式的合理运用，在对小波包树进行选择吋，需要选择符合标准的最优小波包树，运用特征函数进行快速搜索。如图2中的数字进行对树节点嫡进行选择的过程，阴影部分则表明需要舍弃的子空间。需要从最低一层的小波包分解子空间开始进行搜索，如果两