文档名：配电网时间序列数据的云计算集群快速压缩模型
针对配电网监测中周期性时序数据存储量大、处理耗时的问题,提出一种基于云计算集群的监测信息快速DCT压缩模型.通过配电监测信息采集点到时间序列域的实体关联,设计配电网监测数据的分布式存储模式,在连续测量对象值的LZ77无损压缩基础上,给出监测数据DCT集群压缩模型定义,融合哈夫曼编码、哈希搜索和并行分割压缩技巧,以10kV配电网监测系统为例搭建四机Hadoop集群压缩环境.测试表明:集群Lzo压缩处理速度明显比集群BZip2、Gzip和Deflate压缩速度快,速度提高约5倍,验证了快速压缩模型可有效减少监测数据压缩处理时间,为大量配电网监测数据处理提供了一种快速压缩的方法.
作者：王冬 章家义 陈宗
作者单位：国网江西省电力公司南昌市红谷滩供电分公司,江西南昌330000国网江西省电力公司南昌市供电分公司,江西南昌330000
母体文献：2017年江西省电机工程学会年会论文集
会议名称：2017年江西省电机工程学会年会
会议时间：2018年3月1日
会议地点：南昌
主办单位：江西省电机工程学会
语种：chi
分类号：TP3TM7
关键词：智能配电网 时间序列数据 云计算集群 快速压缩模型
在线出版日期：2021年12月15日
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