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ODPS平台下的电力设备监测大数据存储与并行处理方法
被引量:
51
1
作者
朱永利
李莉
+1 位作者
宋亚奇
王刘旺
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第9期199-210,共12页
计算性能是制约电力大数据应用(基于大数据的故障诊断、预测等)的关键问题。利用分布式存储、并行计算加速此类数据密集型应用是目前较有效的手段。尝试利用阿里云开放数据处理服务(ODPS)存储并加速电力设备监测大数据分析过程。以变压...
计算性能是制约电力大数据应用(基于大数据的故障诊断、预测等)的关键问题。利用分布式存储、并行计算加速此类数据密集型应用是目前较有效的手段。尝试利用阿里云开放数据处理服务(ODPS)存储并加速电力设备监测大数据分析过程。以变压器局部放电(PD)数据相位图谱分析(PRPD)为例,提出了适合高采样率、时序性强的局部放电信号数据存储方法。采用ODPS扩展MapReduce模型(MR2)设计了"Map-Reduce-Reduce"方式的PD信号宏观特征提取方法,提出了并行化PRPD分析算法(ODPS-PRPD),实现了大量PD信号的并行基本参数提取、统计特征计算与放电类型识别。在实验室中构造了4种放电模型并采集了大量PD信号,分别在ODPS平台上和实验室自建的Hadoop平台上进行了性能评估和成本分析。实验分析和结果表明,ODPS-PRPD将大量的中间过程数据(PD谱图数据等)一直保存在内存中,相比自建Hadoop MapReduce平台性能明显提升,并在数据可靠性、服务可用性以及成本方面具有明显优势。
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关键词
电力大
数据
公有云
开放数据处理服务
扩展MapReduce模型
局部放电
局部放电相位图谱分析
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职称材料
题名
ODPS平台下的电力设备监测大数据存储与并行处理方法
被引量:
51
1
作者
朱永利
李莉
宋亚奇
王刘旺
机构
华北电力大学控制与计算机工程学院
出处
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2017年第9期199-210,共12页
基金
国家自然科学基金项目(51677072)
河北省自然科学基金项目(F2014502069)
+1 种基金
中央高校基本科研业务费专项资金(2016MS116
2016MS117)资助
文摘
计算性能是制约电力大数据应用(基于大数据的故障诊断、预测等)的关键问题。利用分布式存储、并行计算加速此类数据密集型应用是目前较有效的手段。尝试利用阿里云开放数据处理服务(ODPS)存储并加速电力设备监测大数据分析过程。以变压器局部放电(PD)数据相位图谱分析(PRPD)为例,提出了适合高采样率、时序性强的局部放电信号数据存储方法。采用ODPS扩展MapReduce模型(MR2)设计了"Map-Reduce-Reduce"方式的PD信号宏观特征提取方法,提出了并行化PRPD分析算法(ODPS-PRPD),实现了大量PD信号的并行基本参数提取、统计特征计算与放电类型识别。在实验室中构造了4种放电模型并采集了大量PD信号,分别在ODPS平台上和实验室自建的Hadoop平台上进行了性能评估和成本分析。实验分析和结果表明,ODPS-PRPD将大量的中间过程数据(PD谱图数据等)一直保存在内存中,相比自建Hadoop MapReduce平台性能明显提升,并在数据可靠性、服务可用性以及成本方面具有明显优势。
关键词
电力大
数据
公有云
开放数据处理服务
扩展MapReduce模型
局部放电
局部放电相位图谱分析
Keywords
Big power data
public cloud
open distributed processing service(ODPS)
extended MapReduce model(MR2)
partial discharge
phase resolved partial discharge
分类号
TM764 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
ODPS平台下的电力设备监测大数据存储与并行处理方法
朱永利
李莉
宋亚奇
王刘旺
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2017
51
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