基于SVR的电能质量数据压缩算法

• 作者: 吴为麟 吴剑强 王青岗 郑伟彦
• 来源期刊: 浙江大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 电能质量 二维数据 小波变换 SVM回归
• 年，卷（期）: 2010,（11）
• 页码范围: 2118-2123
• 页数: 6页
• 分类号: TM933|TP274
• 语种: 中文
• DOI: 10.3785/j.issn.1008-973X.2010.11.013

摘要

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v支持向量同归(v-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.