一种用电信息采集系统远程信道报文压缩方法及系统的制作方法
【技术领域】
[0001]本发明涉及一种用电信息采集系统远程信道报文压缩领域，属于电力系统中报文数据无损压缩技术领域。
【背景技术】
[0002]主站系统与集中器之间通信是用电信息采集系统中一个重要组成部分，其通信下行报文可以是主站对集中器请求各类数据，查询参数，控制命令等。其最常见的上行报文一般是响应召测的各种实时数据以及历史(冻结，曲线)数据。当上行报文数据较大时，报文会分成多帧传输，而每帧遵循GW376.1通信协议，各帧之间有相同的数据结构，故存在一定冗余信息。另一方面，电力系统售电环节的调度系统，营销系统等各类应用越来越依靠用电信息采集系统数据的及时获取，故主站采集数据时必须在一定程度上保证数据的实时性，以便营销系统对采集数据进行分析并作出相应处理。故对远程信道报文压缩后再传输是十分有必要。
[0003]目前，实际应用的用电信息采集系统远程信道一般采用GPRS信道或230M无线专网信道，其通信方式存在诸多不足之处。低压居民集中抄表是用电信息采集典型的应用，且用电信息采集数据种类繁多，当集中器采集几百户电能表时。通信量非常大，数据传输到主站要耗费大量时间。电网部门不仅需要支付很高运行费用，而且通信速率较低，传输时延较大，数据实时性有时不能保证。不适应用电信息采集系统中对报文传输过程中高效，可靠，安全等方面要求。
【发明内容】
[0004]为了满足用电信息采集系统对远程通信报文实时分析和高效传输的业务要求。报文压缩技术应具备高压缩比，算法复杂度低，占用内存小等特点。鉴于此，本发明的目的是提供一种用于用电信息采集系统中远程信道通信报文高压缩比的压缩方法，在在本发明只需要在报文传输进行压缩预处理就可以大幅降低通信量，降低对通信信道所需带宽要求。
[0005]在该方法中，根据已压缩数据逐步建立起基于多阶上下文的字符集概率分布模型，并随着压缩过程的进行以一定的方式自适应的更新该模型，即学习机制。通过准确的建模预测符号概率，再经算术编码模块压缩后再输出。预测模型预测得越准确，压缩效果就越逼近数据信息熵。
[0006]本发明采用的技术方案如下:一种用电信息采集系统远程信道报文压缩方法，包括主站下发集中器命令，集中器响应主站命令并生成上行报文，集中器对上行报文进行压缩，然后传输到主站，主站接收到被压缩的上行报文后，进行解压缩过程，同理，由主站到集中器下行报文传输过程为其逆过程。其中所述对上行报文进行压缩的步骤如下:
[0007]根据上行报文中各阶上下文的分布特性进行在线建模，建立起基于多阶上下文的字符集概率分布模型;根据字符集概率分布模型中已建立好的上下文信息预测下一个到达字符的符号概率，编码该符号概率并输出；同时根据已编码字符更新各阶上下文的分布特性，自适应的更新字符集概率分布模型。
[0008]具体地，所述字符集概率分布模型是一种多层上下文相关的概率模型，对于报文中将要编码的某一字符，利用已编码的字符串逐步构建的上下文树的概要信息得到该字符在各阶上下文中预测频率，从而得到该字符的累积概率。
[0009]为了更好地实施本发明，所述预测概率的计算方式如下:针对某一待编码字符，在当前长上下文中寻找是否出现与待编码字符相同的字符，如有则输出该字符的累积频率和上一字符的累积频率;若没有出与待编码字符相同的字符，则输出一个逃逸字符，且退回到下一较短上下文，直到第O阶上下文，即待编码字符本身，给待编码字符分配概率为待编码字符出现的次数与已经读入符号的个数之比；若待编码字符之前从未出现过，则为-1阶上下文，给待编码字符分配固定概率为1/256。
[0010]在上述过程中所述在长上下文中寻找是否出现与待编码字符相同的字符过程中，当由高阶上下文转向低阶上下文时，高阶上下文中出现过的该字符便不再退到低阶上下文寻找。
[0011 ]所述编码符号概率采用自适应的算术编码，即根据当前字符的符号概率分布，和上一字符的符号概率分布编码所述当前待字符。
[0012]本发明还提供了一种用电信息采集系统远程信道报文压缩系统，包括主站和集中器，主站下发集中器命令，集中器响应主站命令并生成上行报文，在此过程中所述集中器对上行报文进行压缩，然后传输到主站，主站接收到被压缩的上行报文后，进行解压缩；同理，由主站到集中器下行报文传输过程为其逆过程。其中所述对上行报文进行压缩由以下模块实现:
[0013]字符集概率分布模型，根据上行报文中各阶上下文的分布特性进行在线建模，建立起基于多阶上下文的字符集概率分布模型；算术编码模块，根据字符集概率分布模型中已建立好的上下文信息预测下一个到达字符的符号概率，编码该符号概率并输出；学习模块，根据已编码字符更新各阶上下文的分布特性，自适应的更新字符集概率分布模型。
[0014]本发明的优势之处在于以下几点:
[0015]1.通过对报文数据上下文建模能自适应的学习各阶上下文中字符的统计信息，从而较准确地预测下一字符概率，最大程度上用较少的比特表示出现概率较高的字符，用较多的比特表示出现概率较低的字符，从而提高压缩比，其压缩效果高于一般的LZ系列的压缩算法。
[0016]2.用电信息采集系统远程信道报文数据都是遵循376.1的帧格式，帧与帧之间有相同的格式，存在着一些的冗余信息。且在各种电能质量或电能量曲线数据中相邻采样点数据之间有较强相关性。例如，电能质量数据在不同的时刻也存在着相同的后缀。这种特性刚好符合上下文相关模型，因此应用该方法可以取得较好的压缩效果。
[0017]3.适用算术编码作为最后的输出编码，而算术编码是接近于信息熵的编码。
[0018]4.在存储上下文方面采用三叉树的数据结构，减少了查找和更新上下文所需的算法步骤，降低了算法的复杂度。
[0019]5.本方法在实施过程中，只需在集中器和主站系统方面接受数据前端嵌入压缩/解压缩模块，只需软件上的升级，而无需硬件上的改进，故可以进行在线升级，实施成本较低，易于实现。
[0020]6.本方法实现复杂度低，压缩、解压缩耗时短，在一定程度上保证了数据传输的实时性。
【附图说明】
[0021 ]图1为本发明压缩/解压缩模块结构示意图；
[0022]图2为原用电信息采集系统示意图；
[0023]图3为本发明在用电信息采集系统中应用场景示意图；
[0024]图4压缩算法具体实现流程示意图。
【具体实施方式】
[0025]为了使本发明的目的，技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对发明进行进一步的详细说明。
[0026]实施例一，本发明提供了一种用于用电信息采集系统主站与集中器之间的通信报文压缩系统，如图1所示。
[0027]概率模型:在本方法中使用一种多层上下文相关的概率模型，其主要有以下特点，对于报文中将要编码的某一待编码字符，利用已编码的字符串逐步构建的上下文树的概要信息得到待编码字符在各阶上下文中累积频率。有两种机制计算该字符的预测概率。
[0028]第一种是后退机制，即在当前长上下文中寻找是否出现该待编码字符，如有则输出该待编码字符的累积频率和上一字符的累积频率。若没有出现，则输出一个逃逸字符，且退回到下一较短上下文。直到第O阶上下文，即该待编码字符本身，给它分配概率为该符号出现的次数与已经读入符号的个数之比。若该待编码字符之前从未出现过，则模型转为-1阶上下文，给它分配固定概率为1/256。因为十六进制报文数据字符集个数256。第二种是混合机制，将每个上下文中该字符的预测概率。按一定的权值加权求和。其权值是该符号在当前上下文出现次数的函数。这里采用第一种方法。另外在概率模型后退机制中使用一种排除法，当上下文由高阶转向较低阶上下文时，高阶上下文中出现过的字符在低阶上下文中被排除掉，因为若高阶上下文中出现该字符，则不会后退到低阶上下文。这样可以增大低阶上下