【摘 要】
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针对电力系统日益突出的海量数据流量的传输和存储问题,提出二维小波与支持向量回归结合算法用于电能质量数据压缩.利用小波变换把二维电能质量图像分解到不同尺度的子空间,
【机 构】
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浙江大学电气工程学院,杭州市电力局,西门子中国研究院
【基金项目】
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国家自然科学基金重点资助项目（项目批准号：50437010）
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针对电力系统日益突出的海量数据流量的传输和存储问题,提出二维小波与支持向量回归结合算法用于电能质量数据压缩.利用小波变换把二维电能质量图像分解到不同尺度的子空间,对得到的不同方向的小波系数采用不同的数据组织方式.高频子空间系数采用可控制压缩比的ν支持向量回归（ν-SVR）学习系数间的相关性,用稀疏的支持向量表示原始数据,可以达到去冗余和数据压缩的效果.仿真实验利用不同的电能质量事件测试样本,对本文算法与传统支持向量机以及小波阈值法的压缩性能进行测试,结果表明,本文算法的压缩性能相比有了一定的进步.
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