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题名基于Spark的输变电线路实时故障监测研究
被引量：4
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作者
陈建峡
朱季骐
张月
张晓星
吕俊涛
白德盟
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机构
湖北工业大学计算机学院
武汉大学电气工程学院
国网山东省电力公司电力科学研究院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2018年第5期265-270,共6页
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基金
国家高技术研究发展计划(863)(No.2015AA050204)
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文摘
输变电线路状态监测数据是智能电网中数据量很大的一部分,不仅包括在线的状态监测数据,还包括设备的基本信息、实验数据、缺陷记录等,在数据处理的可靠性和实时性方面的要求都很高。根据实际应用中输变电线路的故障类型,设计并实现了输变电线路实时数据故障监测模型。其中,利用高效处理实时数据的Spark系统,研发出基于Spark的分布式ISODATA和模糊KNN大数据分析算法,与单机KNN算法相比,在时间性能上提高了70.75%效率,具有明显的计算效率优势。
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关键词
实时大数据
输变电线路
故障监测
分布式迭代自组织数据分析算法(ISODATA)
分布式模糊k最近邻分类算法(knn)
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Keywords
real-time big data
transmission lines
fault monitoring
distributed Iterative Self Organizing Data Analysis Techniques Algorithm(ISODATA)algorithm
distributed fuzzy k-Nearest Neighbo(rknn)algorithm
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分类号
TM715
[电气工程—电力系统及自动化]
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