二维小波与SVR结合的电能质量数据压缩算法

"基于SVR的电能质量数据压缩算法通过结合二维小波变换和支持向量回归（SVR），解决了电力系统中大量电能质量数据的传输和存储难题。该算法首先利用小波变换将二维电能质量图像分解成不同尺度的子空间，然后在高频子空间中应用可控制压缩比的ν支持向量回归（ν-SVR）来学习系数间的相关性，以稀疏的支持向量表示原始数据，从而实现数据的去冗余和压缩。仿真结果证明，这种方法相对于传统的支持向量机和小波阈值法具有更好的压缩性能。" 基于上述摘要，以下是相关的知识点： 1. **电能质量**：电能质量是指电力系统中电压、电流和频率等参数的稳定性，它直接影响到电力系统的稳定运行和用户的用电质量。 2. **海量数据**：随着电力系统的复杂性和监测设备的增多，产生的数据量呈爆炸式增长，形成海量数据，这对数据的处理、传输和存储提出了挑战。 3. **二维小波变换**：小波变换是一种信号分析工具，能将信号分解成不同频率和位置的成分。二维小波变换适用于处理图像类数据，将其分解为多个尺度和方向的细节信息。 4. **支持向量回归（SVR）**：支持向量机（SVM）是一种监督学习模型，常用于分类和回归任务。这里的ν-SVR是SVM的一个变种，用于回归问题，通过找到最接近决策边界的样本（支持向量）来构建回归函数，以达到高效的数据表示和压缩。 5. **数据压缩**：数据压缩是减少数据存储需求和提高传输效率的技术，通过对数据进行编码，去除冗余信息，以更小的位数表示原始数据。 6. **数据组织方式**：不同的数据组织方式可以影响到数据处理的效率和效果，文中提到对不同方向的小波系数采用不同的数据组织策略。 7. **高频子空间系数**：高频部分通常包含更多的细节信息，使用ν-SVR处理这些系数可以捕捉关键特征，同时去除噪声。 8. **稀疏支持向量**：支持向量在模型构建中起到关键作用，稀疏的支持向量表示可以用少量的关键样本代表整个数据集，降低了数据维度，提高了压缩效率。 9. **仿真实验**：通过对比不同电能质量事件的测试样本，评估了基于SVR的算法与传统方法（如支持向量机和小波阈值法）的压缩性能，证明了新算法的优势。 10. **文献分类号和文献标志码**：TM933和TP274是中国图书馆分类法对论文主题的分类，A类文献标志码则表示该文章属于基础科学研究类。 11. **文章编号**：1008-973X(2010)11-2118-06是该文章的唯一标识符，便于查找和引用。 这些知识点展示了基于SVR的电能质量数据压缩算法的原理、应用场景以及其在解决实际问题中的优势。该算法为处理电力系统的大数据问题提供了一种有效的方法，并且在实际应用中表现出良好的性能。