基于地理相关性的电力物联网数据DCS算法研究与应用

发布时间：2017-08-03 16:12

  本文关键词：基于地理相关性的电力物联网数据DCS算法研究与应用

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【摘要】：压缩感知是近几年来发展起来的理论,首先对压缩感知理论做了简单的介绍,重点阐述了WSN中基于地理相关性分布式压缩感知理论。在电力信息采集系统中,信息量比较大,所需传感器节点数目繁多,数据的传输量也很大,对数据进行压缩是减少数据传输量的有效途径,根据实际应用情况,选用了基于地理相关性分布式压缩感知理论对网络层数据进行压缩,并取得了理想的实验结果。
【作者单位】： 国网新疆电力公司运营监测(控)中心;
【关键词】： 物联网 DCS 压缩 分布式
【分类号】：TM76;TP391.44;TN929.5
【正文快照】： 0引言物联网技术是智能电网的重要支撑技术,智能电网和物联网的深度融合,将大大促进电网智能化产业发展,在电力采集系统中物联网技术大多依赖于无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)[1-3]。目前国家电网公司已完成输变电状态监测系统、智能变电站、配电自动化、统一视

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