电能质量数据压缩算法的研究

发布时间：2017-04-25 16:11

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【摘要】：随着电能质量问题越来越受到社会的广泛关注,对电能质量的监测系统的要求不断提高,电能质量监测系统也朝着智能化、远程化和虚拟化的方向发展。由于电能质量本身就覆盖了一个很宽的频谱,因此需要较高的采样率对电能质量数据进行采集,同时为了实现监测系统的智能化和远程化需要对这些大量的数据进行传输。为了达到减少数据的存储空间和降低通信过程中的传输成本的目的,需要对电力领域数据压缩技术的应用进行深入的研究。本文首先对电能质量进行了介绍,以便对电能质量的特点有着进一步的了解,方便针对电能质量的特点选择合适的压缩算法。同时在对傅里叶分析和小波分析的研究过程中,发现傅里叶分析对稳态信号有着较好的分析效果,而小波分析同时具有时频分析能力和多分辨分析的特点,非常适合对暂态信号进行分析。因此,本文通过结合电能质量的特点以及傅里叶分析和小波分析相应的优点,采用了基于傅里叶变换和小波变换相结合的有损压缩算法。在对信号进行有损压缩的过程中,通过对信号的分段处理,对每一段数据都利用小波变换进行信号检测。如果判定信号为稳态及稳态扰动信号,则对其进行傅里叶变换压缩;如果判定为暂态扰动信号,则对其采用小波变换压缩。为了进一步的提高压缩效果,需要对经过有损压缩算法处理过的数据进行进一步的无损压缩。在对比了无损压缩领域中应用比较广泛的两种无损压缩算法,基于统计模型的Huffman编码和基于字典模型的LZW算法后,通过分别对其特点进行研究,最终采用实时性较好的LZW算法作为本文的无损压缩算法。同时为了顺应仪器虚拟化的发展趋势,本着“软件就是仪器”的思想,最终在Lab VIEW上实现了基于FFT和小波变换的有损压缩与LZW无损压缩相结合的电能质量数据压缩算法,以便算法在虚拟仪器中得到实际应用。此外,本文在Lab VIEW平台上给出了三种常见的稳态扰动信号和五种暂态扰动信号的仿真。并对一段含有谐波扰动和振荡扰动且包含噪声的仿真信号,以及实测信号分别采用了本文算法、傅里叶变换压缩和小波变换压缩三种压缩算法对其进行了压缩。通过对比结果,验证了本文算法具有较好的压缩效果。
【关键词】：电能质量 数据压缩 傅里叶变换 小波变换 LZW算法 LabVIEW
【学位授予单位】：吉林大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM711
【目录】：

• 摘要4-6
• abstract6-11
• 第1章 绪论11-17
• 1.1 本课题的研究意义与目的11-12
• 1.2 电能质量概述12-13
• 1.3 国内外研究现状13-15
• 1.4 虚拟仪器技术简介15-16
• 1.5 本文的主要研究内容16-17
• 第2章 压缩技术与信号处理基础17-28
• 2.1 数据压缩技术简介17-20
• 2.1.1 数据压缩基本概念及原理17-19
• 2.1.2 数据压缩分类19-20
• 2.2 信号处理的基本理论20-27
• 2.2.1 傅里叶分析20-23
• 2.2.2 小波分析23-26
• 2.2.3 傅里叶分析与小波分析的对比26-27
• 2.3 本章小结27-28
• 第3章 基于FFT和小波变换的压缩算法28-43
• 3.1 基于FFT和小波变换的压缩算法原理28-30
• 3.2 基于小波变换的信号检测30-32
• 3.3 基于FFT的电能质量数据压缩32-33
• 3.4 基于小波变换的电能质量数据压缩33-41
• 3.4.1 基于小波变换的压缩原理33-34
• 3.4.2 小波基的选择34
• 3.4.3 阈值的设置34-35
• 3.4.4 Mallat算法及在Lab VIEW中的实现35-41
• 3.5 本章小结41-43
• 第4章 无损压缩算法分析43-51
• 4.1 Huffman编码43-45
• 4.2 LZW算法45-50
• 4.2.1 LZW算法原理46-48
• 4.2.2 LZW算法在Lab VIEW上的实现48-50
• 4.3 本章小结50-51
• 第5章 扰动信号仿真与压缩算法测试分析51-68
• 5.1 电能质量信号仿真模型51-56
• 5.1.1 典型稳态扰动信号51-53
• 5.1.2 典型暂态扰动信号53-56
• 5.2 电能质量信号压缩仿真56-67
• 5.2.1 压缩算法的评价标准56
• 5.2.2 仿真信号的压缩测试56-62
• 5.2.3 实际信号压缩测试62-67
• 5.3 本章小结67-68
• 第6章 总结和展望68-70
• 6.1 主要结论68-69
• 6.2 研究展望69-70
• 参考文献70-74
• 作者简介及科研成果74-75
• 致谢75

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1 陈警众;电能质量讲座 第四讲 电能质量改善措施的实际应用[J];供用电;2001年01期

2 ;教育部电能质量工程研究中心[J];安徽科技;2002年03期

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本文编号：326601