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智能电网大数据处理技术现状与挑战 被引量:538
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作者 宋亚奇 周国亮 朱永利 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第4期927-935,共9页
智能电网需要全景的状态数据。电网运行、检修和管理过程中会产生海量异构、多态的数据,也即大数据。如何对它们进行高效、可靠、低廉地存储,并快速访问和分析,是当前重要的研究课题。文章首先分析了发电、输变电以及用电各个环节中大... 智能电网需要全景的状态数据。电网运行、检修和管理过程中会产生海量异构、多态的数据,也即大数据。如何对它们进行高效、可靠、低廉地存储,并快速访问和分析,是当前重要的研究课题。文章首先分析了发电、输变电以及用电各个环节中大数据的产生来源和特点;其后,综述了目前在商业、互联网和工业监测领域已有的大数据处理技术,并详细分析这些技术在应对智能电网建设和大数据处理方面的优势和不足。最后,从大数据存储、实时数据处理、异构多数据源融合以及大数据可视化4个方面论述了智能电网大数据带来的机遇和挑战。 展开更多
关键词 智能电网 大数据 云计算 并行数据库
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基于云计算的智能电网信息平台 被引量:194
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作者 王德文 宋亚奇 朱永利 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2010年第22期7-12,共6页
坚强智能电网是未来电网的发展趋势,而信息平台是支撑坚强智能电网建设的重要基础。为了充分利用计算资源,满足智能电网对全部信息的可靠存储和高效管理的需要,提出基于云计算的智能电网信息平台,给出了该平台的体系结构,并详细分析了... 坚强智能电网是未来电网的发展趋势,而信息平台是支撑坚强智能电网建设的重要基础。为了充分利用计算资源,满足智能电网对全部信息的可靠存储和高效管理的需要,提出基于云计算的智能电网信息平台,给出了该平台的体系结构,并详细分析了新方法的可行性、优势及需要解决的问题。针对智能电网状态监测的特点,结合Hadoop云计算技术,提出智能电网状态监测云计算平台的解决方案。研究云计算中的虚拟化、分布式存储与并行编程模型等问题,实现智能电网海量信息的可靠存储与快速并行处理。 展开更多
关键词 云计算 智能电网 虚拟化 分布式存储 并行处理
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一种基于贝叶斯网络的电力系统可靠性评估新方法 被引量:73
3
作者 霍利民 朱永利 +2 位作者 范高锋 刘军 苏海锋 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2003年第5期36-40,共5页
贝叶斯网络能够灵活地表示不确定性信息 ,并能进行不确定性推理。运用贝叶斯网络方法进行电力系统可靠性评估 ,不但能计算出电力系统的可靠性指标 ,而且能方便地给出每个部件或几个部件对系统整体可靠性的影响大小 ,从而克服了电力系统... 贝叶斯网络能够灵活地表示不确定性信息 ,并能进行不确定性推理。运用贝叶斯网络方法进行电力系统可靠性评估 ,不但能计算出电力系统的可靠性指标 ,而且能方便地给出每个部件或几个部件对系统整体可靠性的影响大小 ,从而克服了电力系统传统可靠性评估方法的不足。文中提出了结合故障树和最小路集来建立贝叶斯网络的新方法 ,并用两个例子阐述了用贝叶斯网络方法进行电力系统可靠性评估的有效性和优越性。 展开更多
关键词 电力系统 可靠性评估 贝叶斯网络 人工智能 输电系统 不确定性推理
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贝叶斯分类器与粗糙集相结合的变压器综合故障诊断 被引量:82
4
作者 朱永利 吴立增 李雪玉 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第10期159-165,共7页
由于电力变压器故障诊断中的测试数据信息不完备、有偏差,且贝叶斯网络处理不确定性问题能力强,文中提出了用于变压器故障诊断的NB、TAN和BAN三种贝叶斯分类器模型,并提出了贝叶斯网络分类器与粗糙集相结合的变压器故障诊断的新方法,它... 由于电力变压器故障诊断中的测试数据信息不完备、有偏差,且贝叶斯网络处理不确定性问题能力强,文中提出了用于变压器故障诊断的NB、TAN和BAN三种贝叶斯分类器模型,并提出了贝叶斯网络分类器与粗糙集相结合的变压器故障诊断的新方法,它综合使用溶解气体分析结果和其它电气试验结果作为故障分类所需的属性。其相应的混合分类器为NB粗集、TAN粗集和BAN粗集分类器。实验表明提出的三种混合分类器都适于变压器故障诊断,具有处理信息缺失多的能力和容错特性,克服了粗糙集刚性推理的弱点,其性能明显优于单独使用贝叶斯网络分类器或粗糙集的方法。 展开更多
关键词 电力变压器 故障诊断 贝叶斯分类器 粗糙集
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云平台下输变电设备状态监测大数据存储优化与并行处理 被引量:95
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作者 宋亚奇 周国亮 +3 位作者 朱永利 李莉 王刘旺 王德文 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第2期255-267,共13页
结合大数据技术提升输变电设备状态评价的广度和深度,并解决实际应用问题成为目前电力行业新的挑战。针对输变电设备状态监测大数据可靠存储和快速访问两方面大数据处理核心问题,基于开源的Hadoop云计算实验平台进行了数据分布策略、数... 结合大数据技术提升输变电设备状态评价的广度和深度,并解决实际应用问题成为目前电力行业新的挑战。针对输变电设备状态监测大数据可靠存储和快速访问两方面大数据处理核心问题,基于开源的Hadoop云计算实验平台进行了数据分布策略、数据块尺寸调优、集群网络拓扑规划三方面的存储优化研究和大数据并行分析的研究。提出计及数据相关性的多副本一致哈希数据存储算法,能将具有相关性的数据在集群中聚集,提升数据处理执行效率。基于数据相关性多副本一致哈希数据分布,应用Map Reduce并行编程模型设计实现了多数据源并行连接查询算法和多通道数据融合并行特征提取算法。将两种算法在实验室搭建的集群上测试运行,结果表明,多数据源并行连接查询的执行时间仅为标准Hadoop方案的32%,多通道数据融合并行特征提取算法执行时间仅为标准Hadoop方案的35%。 展开更多
关键词 大数据 输变电设备 状态监测 一致哈希 云计算
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组合核相关向量机在电力变压器故障诊断中的应用研究 被引量:82
6
作者 朱永利 尹金良 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第22期68-74,12,共7页
仅依据反映变压器运行状态的单一特征信息很难对变压器的状态做出正确的诊断,而组合核相关向量机可实现多特征空间的融合。鉴于此,提出了基于组合核相关向量机的变压器故障诊断新方法。该诊断方法可融合蕴含变压器运行状态的多种特征信... 仅依据反映变压器运行状态的单一特征信息很难对变压器的状态做出正确的诊断,而组合核相关向量机可实现多特征空间的融合。鉴于此,提出了基于组合核相关向量机的变压器故障诊断新方法。该诊断方法可融合蕴含变压器运行状态的多种特征信息,输出变压器为各种状态的概率,为变压器的检修提供更多的可用信息。此外,为进一步提高组合核相关向量机的性能,提出了基于K折交叉验证和遗传算法的核函数参数优化方法,对组合核相关向量机进行了优化。实例分析表明,与BP神经网络、支持向量机诊断方法相比,该文所提方法具有较好的故障诊断效果。 展开更多
关键词 电力变压器 相关向量机 组合核学习 信息融合 参数优化 故障诊断
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基于深度信念网络的电力变压器故障分类建模 被引量:82
7
作者 石鑫 朱永利 +2 位作者 萨初日拉 王刘旺 孙岗 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2016年第1期71-76,共6页
基于深度信念网络,构建了深度信念网络分类器模型,分析并用典型数据集对其分类性能进行测试。在此基础上结合电力变压器油中溶解气体分析数据,提出了基于深度信念网络分类器的变压器故障分类新方法,它使用油中溶解气体分析结果作为故障... 基于深度信念网络,构建了深度信念网络分类器模型,分析并用典型数据集对其分类性能进行测试。在此基础上结合电力变压器油中溶解气体分析数据,提出了基于深度信念网络分类器的变压器故障分类新方法,它使用油中溶解气体分析结果作为故障分类属性。对所提出的方法进行了测试,测试结果表明该方法适用于变压器故障分类,具有较强的从样本中提取特征的能力和容错特性,性能优于BP神经网络和支持向量机的方法。 展开更多
关键词 电力变压器 故障诊断 深度信念网络 无标签样本 油中溶解气体分析
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基于改进变分模态分解和Hilbert变换的变压器局部放电信号特征提取及分类 被引量:81
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作者 朱永利 贾亚飞 +2 位作者 王刘旺 李莉 郑艳艳 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第9期221-235,共15页
针对现有局部放电(PD)信号特征提取方法存在的不足,提出一种基于变分模态分解(VMD)和Hilbert变换(Hilbert-VMD)的特征提取方法,并提出一种双阈值筛选法来确定VMD算法中的分解模态数。首先,根据PD信号功率谱,采用双阈值筛选法确定VMD算... 针对现有局部放电(PD)信号特征提取方法存在的不足,提出一种基于变分模态分解(VMD)和Hilbert变换(Hilbert-VMD)的特征提取方法,并提出一种双阈值筛选法来确定VMD算法中的分解模态数。首先,根据PD信号功率谱,采用双阈值筛选法确定VMD算法中的分解模态数;其次,采用VMD算法对PD信号进行分解,得到数个有限带宽的固有模态分量(BLIMFs);然后,对各模态分量进行Hilbert变换并线性叠加后得到PD信号的Hilbert时频谱,并计算各模态分量的边际谱;最后,根据各模态分量的边际谱提取PD信号频域内的特征量,并用支持向量机(SVM)对所提取的特征量进行分类。实验结果表明,对试验环境下和现场实测两种环境下的PD信号,采用该文方法提取得到的特征量均具有较高的正确识别率,充分说明该特征提取方法可以有效提取PD信号特征。对于噪声较大的实测信号,采用该方法得到的正确识别率并未明显降低,说明该方法具有较好的噪声鲁棒性。此外,该文所提Hilbert-VMD方法也为PD信号提供了一种新的时频分析方法。 展开更多
关键词 局部放电 变分模态分解 HILBERT变换 双阈值筛选法 特征提取
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基于VMD和TEO的高压输电线路雷击故障测距研究 被引量:79
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作者 高艳丰 朱永利 +1 位作者 闫红艳 武英杰 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第1期24-33,共10页
针对传统行波检测中小波模极大值法对于基函数和分解尺度的高要求以及希尔伯特黄变换(HHT)方法中经验模态分解(EMD)存在的模态混叠现象,提出一种基于变分模态分解和Teager能量算子相结合的高压输电线路雷击故障行波检测方法。针对行波... 针对传统行波检测中小波模极大值法对于基函数和分解尺度的高要求以及希尔伯特黄变换(HHT)方法中经验模态分解(EMD)存在的模态混叠现象,提出一种基于变分模态分解和Teager能量算子相结合的高压输电线路雷击故障行波检测方法。针对行波波速及线路实际长度的不确定性给测距结果带来的影响,结合故障行波在线路中的传播途径,推导出一种新的双端行波测距算法,该算法的测距结果不受行波波速的影响。将该方法应用到雷击点和故障点定位,解决了雷击点和故障点不一致时的故障定位问题。EMTDC仿真结果验证了该方法的正确性及有效性。 展开更多
关键词 行波检测 变分模态分解 TEAGER能量算子 双端行波测距 雷击定位
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基于深度自编码网络的电力变压器故障诊断 被引量:77
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作者 石鑫 朱永利 +3 位作者 宁晓光 王刘旺 孙岗 陈国强 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2016年第5期122-126,共5页
基于深度自编码网络(DAEN),构建了分类深度自编码网络(CDAEN)模型。结合电力变压器在线监测油中溶解气体分析(DGA)数据,提出了基于CDAEN的变压器故障诊断方法。所提方法利用大量无标签样本进行预训练,优化模型参数,并利用少量有标签样... 基于深度自编码网络(DAEN),构建了分类深度自编码网络(CDAEN)模型。结合电力变压器在线监测油中溶解气体分析(DGA)数据,提出了基于CDAEN的变压器故障诊断方法。所提方法利用大量无标签样本进行预训练,优化模型参数,并利用少量有标签样本进行微调。实例分析表明,与基于反向传播神经网络(BPNN)、支持向量机(SVM)的故障诊断方法相比,所提方法的诊断正确率更高。 展开更多
关键词 深度自编码网络 电力变压器 故障诊断 油中溶解气体分析 反向传播神经网络 支持向量机
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基于贝叶斯网络的电力变压器状态评估 被引量:71
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作者 赵文清 朱永利 +2 位作者 姜波 张小奇 章斌 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第5期1032-1039,共8页
为提高电力变压器状态评估的准确性,提出了一个基于贝叶斯网络的电力变压器状态评估模型。该法将变压器分为本体、套管、铁心3个部件,采用5级状态的评估方法,针对变压器预防性试验数据,先建立变压器健康状态量化的分层模型,通过该模型... 为提高电力变压器状态评估的准确性,提出了一个基于贝叶斯网络的电力变压器状态评估模型。该法将变压器分为本体、套管、铁心3个部件,采用5级状态的评估方法,针对变压器预防性试验数据,先建立变压器健康状态量化的分层模型,通过该模型评估变压器的历史、当前、未来状态,然后利用模糊隶属度函数确定分层模型中变压器各个参数的阈值和分值,最终建立基于贝叶斯网络的变压器状态评估模型。实例验证了变压器状态评估模型的正确性和方案的可行性,基于贝叶斯网络的变压器状态评估模型能较好地满足工程需要,所提出的评估方法为变压器由定期预防性维修向状态维修的过渡提供了技术支持。 展开更多
关键词 贝叶斯网络 电力变压器 状态评估 模型 方法 维修 阈值
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一种新型的输电线路双端行波故障定位方法 被引量:72
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作者 高艳丰 朱永利 +1 位作者 闫红艳 陈旭 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2016年第8期8-13,共6页
针对行波故障测距技术中行波检测准确性和行波波速对测距精度的影响,提出一种新的双端行波故障定位方法。首先,介绍了变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和Teager能量算子(Teager Energy Operator,TEO)的特点,并将VMD与... 针对行波故障测距技术中行波检测准确性和行波波速对测距精度的影响,提出一种新的双端行波故障定位方法。首先,介绍了变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)和Teager能量算子(Teager Energy Operator,TEO)的特点,并将VMD与TEO相结合应用于故障行波波头的检测。其次,在双端行波故障测距原理的基础上,根据故障行波的传播路径,推导出一种不受行波波速和线路实际长度变化影响的行波故障测距新算法。该算法不需要检测行波反射波的波头,测距原理简单。最后,通过EMTDC仿真验证方法的正确性和准确性。大量的仿真结果表明该方法行波波头检测效果较好,测距准确度较高。 展开更多
关键词 输电线路 行波检测准确性 行波波速 VMD TEO 双端行波测距法
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基于贝叶斯网络分类器的变压器综合故障诊断方法 被引量:57
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作者 吴立增 朱永利 苑津莎 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第4期45-51,共7页
鉴于电力变压器故障诊断中的信息和知识具有随机性和不确定性的特点,利用贝叶斯网络表达知识灵活、分析处理不确定性与关联性问题能力强的优点,本文提出了一种基于贝叶斯网络分类器的以溶解气体分析为主结合其他电气试验结果的变压器综... 鉴于电力变压器故障诊断中的信息和知识具有随机性和不确定性的特点,利用贝叶斯网络表达知识灵活、分析处理不确定性与关联性问题能力强的优点,本文提出了一种基于贝叶斯网络分类器的以溶解气体分析为主结合其他电气试验结果的变压器综合故障诊断方法,并建立了变压器朴素贝叶斯网络故障诊断模型和TAN故障诊断模型。文中详细阐述并验证了该方法解决信息不完备问题的优越性。该模型还可以通过不断积累完善训练样本,自动修正网络结构参数和概率分布参数,提高诊断效果。实例验证表明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 电力变压器 故障诊断 贝叶斯网络 贝叶斯网络分类器
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基于IEC61850的变电站自动化对象建模 被引量:46
14
作者 徐宁 朱永利 +2 位作者 邸剑 于成洋 谢庆 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2006年第3期85-89,共5页
最新国际标准IEC61850是面向对象的电力系统无缝通信系统体系标准。该标准规定了变电站信息模型和建模方法,并提供了大量的公共实际设备和设备组件模型。提出运用此理论建立简单的变电站信息模型并实例化,同时分析了IEC61850提供的抽象... 最新国际标准IEC61850是面向对象的电力系统无缝通信系统体系标准。该标准规定了变电站信息模型和建模方法,并提供了大量的公共实际设备和设备组件模型。提出运用此理论建立简单的变电站信息模型并实例化,同时分析了IEC61850提供的抽象通信服务,建立了合适的服务模型运用与控制中心和变电站之间的通信。最后,根据IEC61850配置语言的定义,对变电站配置性能作了描述。 展开更多
关键词 IEC 61850 扩展标识语言 信息模型 逻辑设备 逻辑节点 通信服务
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基于加汉宁窗的FFT高精度谐波检测改进算法 被引量:62
15
作者 王刘旺 黄建才 +2 位作者 孙建新 王强 朱永利 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2012年第24期28-33,共6页
大量非线性元件的应用导致电网谐波问题愈发严重,快速傅立叶变换(FFT)在非同步采样条件下难以实现谐波的精确检测,通过加窗插值可以改善FFT算法的准确度。根据信号加Hanning窗离散频谱的衰减特性,提出一种高精度改进算法。该算法通过对... 大量非线性元件的应用导致电网谐波问题愈发严重,快速傅立叶变换(FFT)在非同步采样条件下难以实现谐波的精确检测,通过加窗插值可以改善FFT算法的准确度。根据信号加Hanning窗离散频谱的衰减特性,提出一种高精度改进算法。该算法通过对加窗信号的离散频谱序列进行特定的多项式变换,进一步减轻各次谐波频谱之间的互相干扰,继而应用插值运算推导出各次谐波频率、幅值和相位的高精度校正公式。对该算法与Hanning窗和Blackman-Harris窗插值FFT算法进行Matlab仿真对比,验证了该算法具有更高的分析精度。对电容器谐波电流的实验研究进一步证明了改进算法的有效性。 展开更多
关键词 谐波分析 快速傅里叶变换 汉宁窗 频率波动 频谱泄露
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基于双端行波原理的多端输电线路故障定位新方法 被引量:61
16
作者 范新桥 朱永利 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第1期261-269,共9页
针对已有多端输电线路故障定位方法误差大的缺陷,将双端行波法应用于多端输电线路的故障定位,提出一种基于快速本征模态分解(fast intrinsic mode decomposition,FIMD)和Teager能量算子(Teager energy operator,TEO)的多端输电线路行波... 针对已有多端输电线路故障定位方法误差大的缺陷,将双端行波法应用于多端输电线路的故障定位,提出一种基于快速本征模态分解(fast intrinsic mode decomposition,FIMD)和Teager能量算子(Teager energy operator,TEO)的多端输电线路行波故障定位新方法。首先对各测量点的电流线模分量进行FIMD分解,然后利用TEO计算分解所得IMF1分量的瞬时能量,根据首个能量突变点来确定故障初始行波的到达时刻。其次,利用双端行波定位原理和初始行波到达时刻形成文章所提故障支路判定矩阵,利用该矩阵元素特征判定出故障支路。最后,选择能够经过故障点形成双端支路最多的母线作为初始端,计算自初始端经故障点到其他各节点的双端支路的故障距离,将这几个故障距离的均值作为最终故障距离。结果表明,利用所提方法能够准确快速地检测出故障初始行波的到达时刻和确定出故障支路,并进而准确定位出故障点。 展开更多
关键词 故障定位 行波 多端输电线路 快速本征模态分解 TEAGER能量算子
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基于VMD和多尺度熵的变压器内绝缘局部放电信号特征提取及分类 被引量:60
17
作者 贾亚飞 朱永利 +1 位作者 王刘旺 李莉 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第19期208-217,共10页
为了有效提取局部放电信号的特征,提出了一种基于变分模态分解(VMD)和多尺度熵(MSE)的特征向量提取方法,并采用BP神经网络分类器对放电类型进行识别。特征向量的提取过程是首先利用VMD分解算法对局部放电信号进行分解,得到数个有限带宽... 为了有效提取局部放电信号的特征,提出了一种基于变分模态分解(VMD)和多尺度熵(MSE)的特征向量提取方法,并采用BP神经网络分类器对放电类型进行识别。特征向量的提取过程是首先利用VMD分解算法对局部放电信号进行分解,得到数个有限带宽的固有模态分量;然后分别计算分解得到的模态分量的MSE,将其组合得到初始特征向量;最后利用主成分分析法对初始特征向量进行降维处理。用该方法对实验室条件下4种放电信号和不同放电程度的电晕放电进行特征提取及识别。结果表明,该方法能有效提取放电信号的特征,以其作为特征向量可以正确识别不同的放电类型和同种放电类型下的不同放电程度。 展开更多
关键词 局部放电 变分模态分解 多尺度熵 特征提取 模式识别
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基于广域网和多智能体的自适应协调保护系统的研究 被引量:51
18
作者 朱永利 宋少群 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第16期15-20,共6页
介绍了一个基于广域网和多智能体的自适应协调保护系统(MAWBACPS)。系统利用IP广域网实现电网广域信息的实时交换;利用多Agent系统在解决分布式在线问题的合作求解能力,实现保护之间动作的协调。提出了尽力自适应的协调保护新思想以及... 介绍了一个基于广域网和多智能体的自适应协调保护系统(MAWBACPS)。系统利用IP广域网实现电网广域信息的实时交换;利用多Agent系统在解决分布式在线问题的合作求解能力,实现保护之间动作的协调。提出了尽力自适应的协调保护新思想以及线路电流后备保护的网络化自适应整定的新方法。论文还介绍了MAWBACPS的结构、通信机制、协调控制策略以及相关的智能体设计。基于上述思想和方法研制了仿真系统,仿真试验结果表明:自适应定值计算所需的时间可以被控制在允许的范围内,从而在一般情况下均可实现电网后备保护的自适应协调动作。 展开更多
关键词 电力系统 自适应定值 后备保护 协调控制 广域网 多智能体系统
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基于贝叶斯网络的电网故障诊断方法 被引量:41
19
作者 霍利民 朱永利 +1 位作者 贾兰英 苏海锋 《华北电力大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2004年第3期30-34,共5页
根据元件故障与保护动作和断路器跳闸之间的内在逻辑关系,建立了面向元件的电网故障诊断模型,并采用误差反向传播的梯度下降法修正网络参数。该模型是一种由 Noisy-Or,Noisy-And 节点组成的特殊的贝叶斯网络,能够处理电网故障诊断中的... 根据元件故障与保护动作和断路器跳闸之间的内在逻辑关系,建立了面向元件的电网故障诊断模型,并采用误差反向传播的梯度下降法修正网络参数。该模型是一种由 Noisy-Or,Noisy-And 节点组成的特殊的贝叶斯网络,能够处理电网故障诊断中的不确定性,具有语义精确、推理快速、学习效率高等特点,适用于大规模电力系统的多重复杂故障诊断。实际电网故障案例验证了该方法的正确性和有效性。 展开更多
关键词 电网 故障诊断 贝叶斯网络 电力系统 专家系统 人工神经网络
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实时大数据处理技术在状态监测领域中的应用 被引量:55
20
作者 周国亮 朱永利 +1 位作者 王桂兰 宋亚奇 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第S1期432-437,共6页
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... 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。 展开更多
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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