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基于二维DCT的电能质量监测数据压缩方法
  • ISSN号:1672-7207
  • 期刊名称:《中南大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TM933.4[电气工程—电力电子与电力传动]
  • 作者机构:[1]中南大学物理科学与技术学院,湖南长沙410083, [2]河南省电力公司周口供电公司,河南周口466001
  • 相关基金:国家自然科学基金资助项目(60904077); 深圳市科技计划基础研究项目(JC200903180555A)
中文摘要:

为处理大量的电能质量监测数据,提出一种基于分块二维DCT算法的电能质量监测数据的压缩方法。该方法按周期倍数将电能质量监测数据进行截断和重组,构成二维表示的电能质量监测数据。对二维电能质量监测数据按照8×8矩阵进行分块,并对每个分块矩阵进行二维DCT变换。将所有分块矩阵中同一位置的元素提取出来构成分块重排矩阵,每个分块重排矩阵中的元素处在同一个能量级。根据分块重排矩阵的平均能量对重排矩阵进行量化,得到的量化矩阵和保留的分块重排矩阵作为压缩的结果数据。仿真结果表明:当均方误差为3.89%时,压缩比可以达到82.8%。

英文摘要:

A compression approach of power quality monitoring data based on two-dimension discrete cosine transform(DCT) was presented to deal with huge data about power quality event detection.The monitoring data was truncated and recomposed in multiple cycles to transform the one-dimension data into the two-dimension data,which was a matrix in essence.The matrix was divided into some sub-blocks,which were all 8×8 matrices.These matrices were performed by two-dimension DCT.The elements at the same location of all sub-matrices formed a new matrix,and the elements were at the equivalent energy level.The energy levels of new matrices were measured by average energy,and quantitative matrix was obtained by a threshold of average energy.The new matrices and quantitative matrix were used to represent the monitoring data set.The simulation result shows that the data compression ratio can reach 82.8% when the mean square deviation is 3.89%.

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期刊信息
  • 《中南大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:教育部
  • 主办单位:中南大学
  • 主编:黄伯云
  • 地址:湖南长沙中南大学校本部
  • 邮编:410083
  • 邮箱:zngdxb@csu.edu.cn
  • 电话:0731-88879765
  • 国际标准刊号:ISSN:1672-7207
  • 国内统一刊号:ISSN:43-1426/N
  • 邮发代号:42-19
  • 获奖情况:
  • 首届全国优秀科技期刊评比一等奖,第二届全国优秀科技期刊评比一等奖,首届中国有色金属工业优秀科技期刊评比一等奖
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:20874