發(fā)布時(shí)間：2018-03-17 12:04

  本文選題：電力大數(shù)據(jù)　切入點(diǎn)：公有云　出處：《電工技術(shù)學(xué)報(bào)》2017年09期 　論文類(lèi)型：期刊論文

【摘要】：計(jì)算性能是制約電力大數(shù)據(jù)應(yīng)用(基于大數(shù)據(jù)的故障診斷、預(yù)測(cè)等)的關(guān)鍵問(wèn)題。利用分布式存儲(chǔ)、并行計(jì)算加速此類(lèi)數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用是目前較有效的手段。嘗試?yán)冒⒗镌崎_(kāi)放數(shù)據(jù)處理服務(wù)(ODPS)存儲(chǔ)并加速電力設(shè)備監(jiān)測(cè)大數(shù)據(jù)分析過(guò)程。以變壓器局部放電(PD)數(shù)據(jù)相位圖譜分析(PRPD)為例,提出了適合高采樣率、時(shí)序性強(qiáng)的局部放電信號(hào)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法。采用ODPS擴(kuò)展MapReduce模型(MR2)設(shè)計(jì)了"Map-Reduce-Reduce"方式的PD信號(hào)宏觀特征提取方法,提出了并行化PRPD分析算法(ODPS-PRPD),實(shí)現(xiàn)了大量PD信號(hào)的并行基本參數(shù)提取、統(tǒng)計(jì)特征計(jì)算與放電類(lèi)型識(shí)別。在實(shí)驗(yàn)室中構(gòu)造了4種放電模型并采集了大量PD信號(hào),分別在ODPS平臺(tái)上和實(shí)驗(yàn)室自建的Hadoop平臺(tái)上進(jìn)行了性能評(píng)估和成本分析。實(shí)驗(yàn)分析和結(jié)果表明,ODPS-PRPD將大量的中間過(guò)程數(shù)據(jù)(PD譜圖數(shù)據(jù)等)一直保存在內(nèi)存中,相比自建Hadoop MapReduce平臺(tái)性能明顯提升,并在數(shù)據(jù)可靠性、服務(wù)可用性以及成本方面具有明顯優(yōu)勢(shì)。
[Abstract]:Computing performance is a key problem that restricts the application of power big data (the fault diagnosis, prediction, etc.) based on big data. Parallel computing is an effective method to accelerate this kind of data intensive application. This paper attempts to use Ali Cloud Open data processing Service (ODPSs) to store and accelerate the analysis process of power equipment monitoring big data. According to the phase map analysis (PRPD) as an example, A data storage method for PD signals with high sampling rate and strong timing is proposed. A "Map-Reduce-Reduce" method for extracting macroscopic features of PD signals is designed by using ODPS extended MapReduce model (MR2). A parallel PRPD analysis algorithm, ODPS-PRPDD, is proposed. The parallel basic parameters of a large number of PD signals are extracted, the statistical characteristics are calculated and the discharge types are identified. Four discharge models are constructed and a large number of PD signals are collected in the laboratory. The performance evaluation and cost analysis were carried out on the ODPS platform and on the Hadoop platform built by the laboratory, respectively. The experimental results show that ODPS-PRPD keeps a large amount of intermediate process data and PD spectrum data in memory. Compared with the self-built Hadoop MapReduce platform, the performance of the platform is significantly improved, and it has obvious advantages in data reliability, service availability and cost.
【作者單位】： 華北電力大學(xué)控制與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(51677072) 河北省自然科學(xué)基金項(xiàng)目(F2014502069) 中央高�；究蒲袠I(yè)務(wù)費(fèi)專(zhuān)項(xiàng)資金(2016MS116,2016MS117)資助
【分類(lèi)號(hào)】：TM769

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