文档名：基于MMoE和GRU的PMU数据有损压缩算法
摘要：为解决同步向量量测装置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自编码器的有损数据压缩算法.首先,根据同步向量量测装置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和门控循环单元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.
作者：王守相 张晟 郭陆阳 容春艳 柴林杰 Author：WANGShouxiang ZHANGSheng GUOLuyang RONGChunyan CHAILinjie
作者单位：天津大学智能电网教育部重点实验室,天津300072国网河北省电力有限公司经济技术研究院,石家庄050021
刊名：电力系统及其自动化学报 ISTICPKU
Journal：ProceedingsoftheCSU-EPSA
年，卷(期)：2023, 35(3)
分类号：TM71
关键词：同步向量量测装置 数据压缩 多任务学习 多门控混合专家模型
机标分类号：TP911TP391TN911.73
在线出版日期：2023年4月14日
基金项目：国家电网公司总部科技项目基于MMoE和GRU的PMU数据有损压缩算法[
期刊论文] 电力系统及其自动化学报--2023, 35(3)王守相 张晟 郭陆阳 容春艳 柴林杰为解决同步向量量测装置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自编码器的有损数据压缩算法.首先,根据同步向量量测装置三相量测数...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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