COMTRADE格式海量录波数据并行压缩算法

"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。