【摘 要】
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针对智能配电网量测点多、运行变化快,容易造成海量大数据集信息,使调度产生处理延迟、响应慢的问题,提出了融合变断面压缩存取和分布式集群无损压缩的柔性压缩新算法.综合运
【机 构】
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华东交通大学电气工程学院,江西省 南昌市 330013
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针对智能配电网量测点多、运行变化快,容易造成海量大数据集信息,使调度产生处理延迟、响应慢的问题,提出了融合变断面压缩存取和分布式集群无损压缩的柔性压缩新算法.综合运用量测点元采样、阀值与时限控制技巧,实现变断面压缩存取,通过构建Hadoop云集群平台,以变断面量测数据作为集群压缩输入对象,利用Map/Reduce云计算引擎实现分布式无损集群压缩.以西陇海线铁路电调自动化系统为例进行研究,结果表明:变断面压缩法使量测值存取压缩率达到约91％,集群无损压缩法使变断面存储的信息量进一步压缩75％左右,具有显著的柔性技术特征,为智能配电网量测大数据集信息研究提供了一种无损压缩新方法.
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