一种基于自适应学习字典的光伏数据压缩方法及系统

    公开(公告)号:CN117155399A

    公开(公告)日:2023-12-01

    申请号:CN202311272147.1

    申请日:2023-09-27

    Abstract: 本发明公开了一种基于自适应学习字典的光伏数据压缩方法及系统,所述方法包括:根据预设的初始化的训练字典及字典优化目标函数,对获取的光伏电站的运行数据信号进行训练,获得自适应学习字典,通过预设的约束条件初始化预设的高斯矩阵,获得对应的观测矩阵,再建立所述运行数据信号对应的稀疏表示模型,最后根据预设的正则化正交匹配追踪算法及所述稀疏表示模型,重构所述运行数据信号对应的稀疏信号,并计算所述稀疏信号与所述运行数据信号的重构误差,判断所述重构误差是否满足重构要求,若满足,则输出所述稀疏信号,完成对所述运行数据信号的压缩,提高数据压缩的效率及准确度,进而提高数据传输的效率及准确度。

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