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根據電能質量系統中監測數據海量化的趨勢，提出了一種基于部分存儲和選擇性加載的數據處理算法，徹底解決了現有數據處理算法中重復排序和多余處理的問題。在計算日指標時，根據存儲率存儲部分日排序數據；在計算周（月、季、年）指標時，利用多路歸并算法將存儲的部分日排序數據合并，計算出臨時95概率大值（ CP95）；根據臨時CP95確定需要重載的日數據，對部分存儲的日數據和重載數據重新排序以計算穩態指標。部分存儲的日排序數據可以重復利用，有效解決了傳統處理方案中的重復排序問題；排序過程中只需讀取部分日排序數據和少量重載數據，有效解決了傳統處理方案中冗余處理問題。與傳統的數據處理方法做測試對比，結果表明：日采樣數據較小時，性能提升3倍以上；日采樣數據超過2880時，性能提升15倍以上。數據量越大，性能提升越明顯。所提方案已在山西、河北等監測系統中成功應用，實踐證明所提方案正確、有效。
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