文献类型：期刊文章

作　　者：马兴明[1] 董成[2] 毛新宇[1] 焦玉新[1] 李浩[2]

MA Xingming;DONG Cheng;MAO Xinyu;JIAO Yuxin;LI Hao(State Grid Heilongjiang Electric Power Co.,Ltd.,Daqing Power Supply Company,Daqing 163311,China;Wuhan Guodian Wuyi Electric Co.,Ltd.,Wuhan 430074,China)

机构地区：[1]国网黑龙江省电力有限公司大庆供电公司,黑龙江大庆163311 [2]武汉国电武仪电气股份有限公司,湖北武汉430074

出　　处：《电机与控制应用》

年　　份：2023

卷　　号：50

期　　号：2

起止页码：67-72

语　　种：中文

收录情况：AJ、JST、UPD、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：海量多元异构智能电网数据未经处理就进行压缩与存储,存在压缩误差大、运行时间长的问题,影响压缩储存效果。因此,提出基于状态估计的海量多元异构智能电网数据压缩存储方法。融合海量多元异构智能电网数据,推导出准确的智能电网数据,通过Tucker分解智能电网大数据压缩方法,压缩海量多元异构智能电网数据。采用可扩展标记语言(XML)技术预处理数据,结合非关系型的数据库技术,实现海量多元异构智能电网数据的快速存储。试验结果表明,该方法的线路电阻、电抗动态参数估计准确性高,数据压缩平均绝对误差、F-范数误差低,运行时间短,具有一定的实际应用性能。

关 键 词：状态估计 海量多元异构  智能电网 数据压缩 存储方法 张量分解

分 类 号：TM711]