(国网新疆电力公司运营监测(控)中心，新疆 乌鲁木齐 830002)



基于地理相关性的电力物联网数据DCS算法研究与应用

马成林，窦 波，李静坤，徐 森，孙开宁，杨 龙

(国网新疆电力公司运营监测(控)中心，新疆 乌鲁木齐 830002)

压缩感知是近几年来发展起来的理论，首先对压缩感知理论做了简单的介绍，重点阐述了WSN中基于地理相关性分布式压缩感知理论。在电力信息采集系统中，信息量比较大，所需传感器节点数目繁多,数据的传输量也很大，对数据进行压缩是减少数据传输量的有效途径，根据实际应用情况，选用了基于地理相关性分布式压缩感知理论对网络层数据进行压缩,并取得了理想的实验结果。

物联网；DCS；压缩；分布式

0 引 言

物联网技术是智能电网的重要支撑技术，智能电网和物联网的深度融合，将大大促进电网智能化产业发展，在电力采集系统中物联网技术大多依赖于无线传感器网络(wireless sensor network，WSN)[1-3]。目前国家电网公司已完成输变电状态监测系统、智能变电站、配电自动化、统一视频及用电信息采集等。电力物联网的一个特点是以数据为中心，数据处理是其中一个关键问题，在很大程度上决定了网络的性能。在电力物联网中，一般信息感知环境区域较大，节点采集及处理的信息量比较大；所需传感器节点数目繁多，如何依据实际地形有效部署节点，并保证信息的全面性是个面临解决的问题；同时数据的冗余容易造成网络堵塞[4-6]：所以对数据进行融合是不可或缺的。……