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申请/专利权人：无锡学院

摘要：本发明涉及电力系统技术领域，具体涉及一种电力系统中冗余数据筛除系统和方法，包括数据收集模块、上下文感知分析模块、量子数据优化模块、数据清洗模块以及数据输出模块，其中；所述数据收集模块负责从电力系统的多个节点收集运行数据；所述上下文感知分析模块对收集到的运行数据进行上下文相关性分析；所述量子数据优化模块利用量子计算优化算法对运行数据进行筛除处理；所述数据清洗模块进行清洗处理；所述数据输出模块将数据清洗模块处理后的运行数据传输至电力系统的数据中心。本发明，不仅加快了数据处理速度，同时提升了处理数据的精度，使得电力系统的监控和管理更加精确和高效。

主权项：1.一种电力系统中冗余数据筛除系统，其特征在于，包括数据收集模块、上下文感知分析模块、量子数据优化模块、数据清洗模块以及数据输出模块，其中；所述数据收集模块负责从电力系统的多个节点收集运行数据；所述上下文感知分析模块对收集到的运行数据进行上下文相关性分析，根据电力系统的实时运行状态和外部环境调整运行数据处理优先级；所述量子数据优化模块接收上下文感知分析模块的输出，利用量子计算优化算法对运行数据进行筛除处理，包括识别和处理冗余数据，具体包括：数据接收与预处理：从上下文感知分析模块接收经过初步分析的电力系统运行数据，并对接收到的运行数据进行预处理，预处理包括数据清洗和格式化；量子特征提取：从预处理的运行数据中提取量子特征数据，并使用量子傅立叶变换来分析量子特征数据中的周期性和频率特征，量子傅立叶变换的计算公式为： ；其中，是数据点的总数，是输入数据点，是输出频率索引；量子聚类分析：利用量子聚类算法对量子特征数据进行分组，区分量子特征数据中的不同类别，包括正常运行数据、异常数据或环境因素影响的数据，量子聚类算法的计算公式为： ；其中，是数据集，是簇的数量，是数据点所属簇的中心；冗余数据识别与处理：利用量子计算优化算法识别分组的量子特征数据中的冗余数据，并标记识别出的冗余数据；所述数据清洗模块接收量子数据优化模块识别出的冗余数据，进行清洗处理，包括删除或压缩，具体包括：决定处理策略：根据预设的规则或通过动态分析确定对每项冗余数据的处理方式，处理方式包括删除冗余数据以释放存储空间或者对冗余数据进行压缩以优化存储效率；执行数据清洗：对于标记为删除的冗余数据，将从电力系统中彻底移除，对于选择压缩的冗余数据，应用数据压缩算法减小其存储体积；更新系统状态：完成数据清洗后，更新电力系统的数据索引和存储状态；所述数据输出模块将数据清洗模块处理后的运行数据传输至电力系统的数据中心。

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