電力設(shè)備的在線監(jiān)測數(shù)據(jù)呈現(xiàn)出大數(shù)據(jù)的特性,而變壓器故障診斷存在小樣本分類效果差等問題。大數(shù)據(jù)存儲和處理技術(shù)可有效解決傳統(tǒng)單機工具無法有效處理的情況。該課題構(gòu)建了包含Spark、Hadoop等在內(nèi)的云計算平臺,選取大量DGA數(shù)據(jù)（大量未標記數(shù)據(jù),少量有標記數(shù)據(jù)）進行實驗分析、研究,實現(xiàn)了故障診斷及方法的優(yōu)化。基于Spark計算框架實現(xiàn)了變量預(yù)測模型并行化處理。首先,采用HDFS作為內(nèi)存式存儲系統(tǒng),面向行存儲的RowMatrix作為分布式矩陣存儲結(jié)構(gòu),利用廣播變量、調(diào)整分區(qū)數(shù)進行并行度優(yōu)化。其次,訓(xùn)練四種數(shù)學(xué)模型獲取故障類型的最佳模型及相關(guān)參數(shù)完成故障診斷。采用標準數(shù)據(jù)集驗證該算法對高維特征向量有較好的適應(yīng)性。以油色譜數(shù)據(jù)作為應(yīng)用實例,在識別精度方面與支持向量機算法進行對比�；诓⑿凶兞款A(yù)測模型,結(jié)合堆棧降噪自編碼網(wǎng)絡(luò),實現(xiàn)SDAE-VPMCD混合模型的故障診斷及預(yù)測。首先,歸一化處理變壓器油色譜數(shù)據(jù);其次,對堆棧降噪自編碼網(wǎng)絡(luò)進行逐層訓(xùn)練學(xué)習(xí),獲取數(shù)據(jù)的高層特征表示并確定網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)參數(shù);然后,訓(xùn)練變量預(yù)測模型中四種數(shù)學(xué)模型,獲取故障類型的最佳模型及相關(guān)參數(shù);最后,采用少量有標簽數(shù)據(jù)微調(diào)混合... 

【文章來源】：華北電力大學(xué)河北省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：44 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

單機和集群環(huán)境下，訓(xùn)練時間與特征向量維數(shù)和樣本數(shù)的關(guān)系

【參考文獻】：
期刊論文
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博士論文
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碩士論文
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[2]基于Spark并行計算框架的高鐵走行部振動數(shù)據(jù)處理方法研究[D]. 李明.西南交通大學(xué) 2016
[3]基于hadoop的海量圖片存儲模型的分析和設(shè)計[D]. 李林.杭州電子科技大學(xué) 2011
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本文編號：3126365