基于小波变换特征提取技术实现用电负荷数据压缩与脱敏存储

论文摘要

本文应用小波变换技术对电力用户每15分钟采集一次的用电负荷数据的特征进行了梳理,选择小波变换算法开展用电负荷数据的特征提取,优化数据存储方式实现数据压缩与脱敏存储,用以解决海量用电负荷指标数据的存储问题。结果表明,通过小波变换可以有效提取数据特征,压缩存储空间约50%,并实现数据脱敏。本文所研发的基于小波变换特征提取技术实现用电负荷数据压缩与脱敏存储的技术具有潜在的应用价值和推广价值,并能够产生较高的经济效益。

论文目录

• 1 数据特征化处理设计
•   1.1 数据特征化处理选型
•   1.2 数据特征化处理流程
• 2 小波变换设计
•   2.1 小波基函数选择
•   2.2 特征小波系数提取
• 3 实验与分析
•   3.1 特征提取误差实验分析
•   3.2 数据压缩与脱敏效果实验分析
• 4 结论

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 杨维,张弦,王乐之,程飞飞

关键词: 小波变换,特征提取,用电负荷数据,压缩存储,数据脱敏

来源: 电子设计工程 2019年08期

年度: 2019

分类: 信息科技,工程科技Ⅱ辑

专业: 电力工业,自动化技术

单位: 国家电网有限公司客户服务中心,南瑞集团有限公司江苏瑞中数据股份有限公司

分类号: TM76

DOI: 10.14022/j.cnki.dzsjgc.2019.08.023

页码: 104-109+114

总页数: 7

文件大小: 1854K

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