資料介紹
根據電能質量系統中監測數據海量化的趨勢,提出了一種基于部分存儲和選擇性加載的數據處理算法,徹底解決了現有數據處理算法中重復排序和多余處理的問題。在計算日指標時,根據存儲率存儲部分日排序數據;在計算周(月、季、年)指標時,利用多路歸并算法將存儲的部分日排序數據合并,計算出臨時95概率大值( CP95);根據臨時CP95確定需要重載的日數據,對部分存儲的日數據和重載數據重新排序以計算穩態指標。部分存儲的日排序數據可以重復利用,有效解決了傳統處理方案中的重復排序問題;排序過程中只需讀取部分日排序數據和少量重載數據,有效解決了傳統處理方案中冗余處理問題。與傳統的數據處理方法做測試對比,結果表明:日采樣數據較小時,性能提升3倍以上;日采樣數據超過2880時,性能提升15倍以上。數據量越大,性能提升越明顯。所提方案已在山西、河北等監測系統中成功應用,實踐證明所提方案正確、有效。
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