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题名实时大数据处理技术在状态监测领域中的应用
被引量：56
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作者
周国亮
朱永利
王桂兰
宋亚奇
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机构
华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室
国网冀北电力有限公司技能培训中心
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出处
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第S1期432-437,共6页
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基金
中央高校基本科研业务费专项资金(13MS103)
河北省自然科学基金(F2014502069)资助项目
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文摘
随着智能电网建设和研究的不断推进,对输变电设备状态监测的广度和深度不断加强,状态监测过程中收集的数据量呈指数级增长。然而,电力系统要求对生产、管理、运营能够实时监控,对在线监测系统的实时性要求很高。现有的大数据处理技术(如Map Reduce等适合离线大数据分析)应用于在线状态监测系统时,其性能很难保证。根据状态监测数据特点,利用Storm实时处理监测数据流,设计了数据流处理拓扑结构和消息树;利用Spark内存集群计算技术,提高状态评价和数据分析算法的性能,设计了k-means的聚类算法,实现数据的聚类划分。最后提出了结合大数据处理、实时流数据处理和内存批处理技术的状态监测数据实时分析框架。
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关键词
在线状态监测
数据流
内存批处理技术
实时分析框架
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Keywords
On-line state monitoring,date stream,in-memory batch processing,real-time analysis framework
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分类号
TM76
[电气工程—电力系统及自动化]
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