"本文提出了一种面向IEEE COMTRADE格式的海量录波数据并行压缩/解压算法,旨在高效处理高采样率的故障录波数据。算法结合了优化的RLE编码、提升格式小波变换、LZ77和Huffman混合熵编码的Deflate算法,以及数据划分策略,确保了时间信息的无损恢复和不同频率数据的针对性压缩。实验证明,该算法可以实现大压缩比,并具有良好的并行性能,随着CPU核心数的增加,可以获得线性加速比。" IEEE COMTRADE格式是电力系统中广泛使用的故障录波数据交换标准,它包含丰富的电气量信息,如时间戳、状态量和模拟量数据。随着电力系统的现代化,录波数据的量级显著增大,因此,高效的数据压缩与解压算法显得至关重要。 本论文提出的算法主要关注以下几点: 1. **时间信息无损恢复**:算法设计了特定公式来确保COMTRADE数据文件中的时间信息在压缩和解压过程中不受损失,保持原始精度。 2. **优化的RLE编码**:对于状态量数据,采用了优化的游程编码(RLE),减少重复数据的存储需求。 3. **小波变换与阈值量化**:高频模拟量数据通过提升格式的小波变换进行处理,然后用硬阈值量化,再使用基于LZ77和Huffman编码的Deflate算法进行压缩,这有助于去除信号中的噪声并降低数据量。 4. **数据划分策略**:为高效批量压缩,算法提出了一种算法,根据高频模拟量的最佳小波分解层数和最少补零策略来划分数据,适应多核处理器的并行处理。 5. **并行处理**:利用CPU的多个核心,压缩和解压线程通过竞争通道序号分配计算任务,实现数据处理的并行化,提高整体效率。 6. **压缩文件格式**:文章还简要介绍了所采用的压缩文件格式,包括变长存储和访问技术,这有助于压缩后的数据读取和存储。 现有压缩算法存在的问题,如通信效率不再成为瓶颈、复杂的压缩/解压协议不适应实际需求,以及未有效解决COMTRADE数据的存储问题,是推动这个新算法研发的主要动机。新算法解决了这些问题,提供了更实用的解决方案,尤其在海量COMTRADE数据的存储和传输方面。 通过实验证据,该算法展示出强大的性能,能够实现较高的压缩比例,而且随着处理器核心数量的增加,压缩和解压速度能够线性提升。这意味着,对于现代多核和嵌入式系统,这种算法具有极高的适用性和效率,对于电力系统的实时监控和故障分析具有重要意义。
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