基于MMoE和GRU的PMU数据有损压缩算法

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为解决同步向量量测装置(Phasor Measurement Unit,PMU)的广泛部署带来的数据冗余度与数据量快速增长,系统数据储存及传输成本大幅增加的问题,本文提出一种基于多任务学习和门控循环单元(Gate Recurrent Unit,GRU)自编码器的有损数据压缩算法。首先,根据PMU三相量测数据具有相关性的特点,采用多门控混合专家模型(Multi-gate Mixture-of-Experts,MMoE)和GRU构建了变分自编码器一次数据压缩模型,将各相数据进行特征融合,利用多任务学习挖掘三相量测数据之间的相关性。其次,使用无损压缩算法对一次压缩数据进行二次压缩,得到最终压缩数据。最后,通过算例分析表明,所提算法能够充分利用各相数据之间的相关性,实现对压缩数据的高精度重构,提高数据压缩效率。
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