[发明专利]电力系统广域测量系统高密度时间序列数据的曲线稀疏处理方法

说明书

技术领域

本发明属于电力系统调度自动化领域，特别是涉及一种动态安全监测过程中高密度时间序列数据的曲线稀疏处理方法。

背景技术

电力系统广域测量系统（以下简称WAMS）是由PMU和调度中心的监测主站组成的一套调度自动化系统。该系统能够为调度员和运行分析人员提供电网运行的动态过程。随着WAMS应用的推广和实用化建设，WAMS数据已经成为电网事件分析的必要信息，过期数据被要求完全存储，事件数据甚至被要求长期存储，供事后分析和研究。

由于WAMS的动态数据具有高速度、高密度、高精度的特点，平均每个监测点每秒钟传输50帧，甚至100帧动态数据，对于大电网来说，产生的数据是海量的，这些数据如果直接存储，将占用大量的磁盘空间。同时，由于数据的高密度、高精度，所存储的数据会有很多重复特征，因此，如何高效存储WAMS动态数据，并实现高效的分析检索是一项值得研究的技术。申请人之前申请的专利《电网广域测量系统(WAMS)中动态数据压缩存储方法》（专利公开号：200710179274）曾提出动态数据无损压缩存储方法，该方法已经成为WAMS动态数据存储的必要手段，但是，随着WAMS建设的发展，数据量越来越庞大，庞大的数据量对数据存取效率、压缩率，以及数据曲线的绘制都提出了更高的要求。

本发明基于实践和积累，提出了实现高压缩率、高效绘制数据曲线的方法。

发明内容

本发明的目的是为了在WAMS数据实际精度要求范围内，不损失原始精度的前提下，对待压缩数据进行预处理，进一步提高压缩率和压缩效率。其具体实现方法如下：

一种电力系统广域测量系统WAMS中待压缩数据的处理方法，所述方法包括对待压缩数据顺次进行浮点数据定点化和定点数据增量化处理，得到定点增量数据序列，再通过无损压缩算法进行压缩、存储，解压时，通过增量还原和转换系数还原处理，得到原始浮点数值；其特征在于，所述处理方法包括以下步骤：

（1）根据WAMS量测精度要求，设置转换系数。转换系数是用来实现待压缩浮点数据和整型定点数之间数值转换的一个常数，待压缩浮点数据乘上转换系数并取整，可得到整型定点数，整型定点数除上转换系数，可得到浮点数，转换系数的取值是保证浮点数据精度在转换前后是否丢失的关键因素，本发明中转换系数取WAMS量测精度指标的倒数，如频率的精度指标为0.001Hz，转换系数应为1000；

（2）将电力系统广域测量系统量测数据中的待压缩浮点数逐一乘上各自的转换系数，取整数为有效数，舍弃小数；

（3）将得到的整数以时标为序组成整型定点数据序列；

（4）对整型定点数据序列从第二个数开始，顺次对前一个数值作差，得到差值序列；

（5）将整型定点数据序列第一个数和差值序列组成增量定点数据序列；

（6）将得到的增量定点数据序列输入字典压缩算法，完成压缩；

（7）将所述转换系数与压缩算法返回的数据帧组成用来存储的结果数据；

（8）通过数据ID和数据时标组成的索引管理数据存储地址，将结果数据存入文件。

其中所述转换系数成为存入数据文件的结果数据的一部分。

对经过所述预处理后的数据在压缩、存储后的解压步骤为：

根据数据ID和数据时标索引查询数据存储地址，提取存储的结果数据，放到数据处理缓存；

将数据缓存中分解为转换系数和数据DATA，对数据DATA用无损压缩的解压算法进行数据解压，得到定点增量数据序列；

将增量数据序列中的第二个数加上第一个数，得到第二个数的整型定点数值，第三个加上第二个数的整型定点数，得到第三个数的整型定点数，依次完成所有增量数据到原始整型定点数的转换；

将得到的整型定点数除上转换系数后，转换为浮点数，得到可用原始数据。本发明还公开了一种电力系统广域测量系统(WAMS)中高密度时间序列数据曲线绘制的稀疏处理方法。通过有损压缩方法，在保留曲线特征的前提下，对高密度数据曲线进行稀疏绘制，低密度数据曲线进行完全绘制，满足快速曲线分析需求。所述稀疏处理方法具体采用以下技术方案：

一种电力系统广域测量系统中高密度时间序列数据曲线稀疏处理方法，所述方法对超过设定点数限制的曲线数据进行稀疏化处理，采用旋转门算法进行压缩，并对压缩得到的关键点数据置上原始时标，绘制关键点数据序列曲线作为高密度稀疏曲线；

其特征在于，所述稀疏处理方法包括以下步骤：

（1）根据曲线分析需求，设定稀疏门槛值、即点数限制和压缩精度门槛值；