本文關(guān)鍵詞：基于云計(jì)算的智能變電站設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)

  更多相關(guān)文章： 智能變電站 狀態(tài)監(jiān)測(cè) Hadoop 決策樹(shù) Clara聚類

【摘要】：2015年我國(guó)提出了中國(guó)制造2025的計(jì)劃,各行各業(yè)對(duì)電力的供應(yīng)要求越來(lái)越高,由此電網(wǎng)的負(fù)荷越來(lái)越大,智能變電站的工作壓力也越來(lái)越大。在高負(fù)荷下,電氣設(shè)備產(chǎn)生的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)也會(huì)越來(lái)越多,特別是在極端天氣下產(chǎn)生的數(shù)據(jù)會(huì)劇增,傳統(tǒng)的電力設(shè)備監(jiān)測(cè)系統(tǒng)已經(jīng)不能滿足需求,需要開(kāi)發(fā)出一套能夠處理海量電力數(shù)據(jù)的新系統(tǒng)。針對(duì)以上問(wèn)題,本文首先分析了目前智能變電站監(jiān)測(cè)系統(tǒng)對(duì)電氣設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)分析和處理的缺陷,并簡(jiǎn)單介紹了一種新的運(yùn)算處理模式——云計(jì)算,結(jié)合云計(jì)算的優(yōu)點(diǎn),選取了基于Hadoop平臺(tái)的云計(jì)算系統(tǒng)進(jìn)行智能變電站的設(shè)備監(jiān)測(cè)。其次,在充分利用資源的情況下,搭建了基于Windows系統(tǒng)的Hadoop集群,配置安裝了核心分布式數(shù)據(jù)系統(tǒng)HDFS和Map Reduce并行編程處理系統(tǒng)。應(yīng)用Clara聚類算法對(duì)絕緣子泄漏電流進(jìn)行聚類分析;用C4.5決策樹(shù)算法分析處理SF6斷路器的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)。最后我們把Clara聚類算法和C4.5決策樹(shù)算法在Map Reduce的分布式并行模式下進(jìn)行函數(shù)配置和優(yōu)化,使其可以運(yùn)行在HDFS的分布式文件系統(tǒng)的環(huán)境中。做完相應(yīng)準(zhǔn)備工作后輸入數(shù)據(jù),進(jìn)行試驗(yàn)驗(yàn)證,驗(yàn)證了基于Hadoop云計(jì)算平臺(tái)處理數(shù)據(jù)的高效、可靠性,可以應(yīng)用在變電站設(shè)備監(jiān)測(cè)中。本文對(duì)Hadoop平臺(tái)的云計(jì)算系統(tǒng)在智能變電站設(shè)備監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用提供了新的思路;這也是在大數(shù)據(jù)時(shí)代對(duì)智能電網(wǎng)的監(jiān)測(cè)及數(shù)據(jù)處理做了一次有益的嘗試。
【關(guān)鍵詞】：智能變電站 狀態(tài)監(jiān)測(cè) Hadoop 決策樹(shù) Clara聚類
【學(xué)位授予單位】：東北石油大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TM63;TM76
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 緒論8-13
• 1.1 研究背景及意義8
• 1.2 國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀8-11
• 1.2.1 傳統(tǒng)的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)和監(jiān)測(cè)方法8-9
• 1.2.2 基于Hadoop的云計(jì)算9-11
• 1.3 本文的主要工作和章節(jié)安排11-13
• 1.3.1 本文的主要工作11-13
• 第二章 智能電網(wǎng)下Hadoop云計(jì)算技術(shù)13-23
• 2.1 基于Hadoop平臺(tái)的HDFS分布式文件系統(tǒng)13-15
• 2.1.1 HDFS的模型介紹13-15
• 2.1.2 HDFS的特性分析15
• 2.2 基于Hadoop平臺(tái)的HBase分布式存儲(chǔ)系統(tǒng)15-17
• 2.2.1 HBase的組成部分15-16
• 2.2.2 HBase的數(shù)據(jù)模型16-17
• 2.3 基于Hadoop平臺(tái)的MapReduce分布式處理系統(tǒng)17-20
• 2.3.1 Map Reduce 簡(jiǎn)介17-18
• 2.3.2 Map Reduce 處理作業(yè)的流程18-20
• 2.4 智能電網(wǎng)下的Hadoop技術(shù)20-22
• 2.5 本章小結(jié)22-23
• 第三章 智能算法在MapReduce下的調(diào)優(yōu)和配置23-37
• 3.1 電子監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中已經(jīng)開(kāi)發(fā)的方法23-27
• 3.1.1 BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法23-25
• 3.1.2 人工智能的專家系統(tǒng)25-27
• 3.2 聚類算法的分析與優(yōu)化27-30
• 3.2.1 聚類算法簡(jiǎn)介27-28
• 3.2.2 K-Means算法及其改進(jìn)算法28-30
• 3.2.3 Clara聚類算法30
• 3.3 C4.5 決策樹(shù)算法在并行模式下進(jìn)行優(yōu)化30-36
• 3.3.1 決策樹(shù)算法簡(jiǎn)介30-31
• 3.3.2 決策樹(shù)算法的基本思想和構(gòu)造方法31-32
• 3.3.3 C4.5 決策樹(shù)算法32-34
• 3.3.4 C4.5 決策樹(shù)算法基于MapReduce的并行模式優(yōu)化34-36
• 3.4 本章小結(jié)36-37
• 第四章 智能電網(wǎng)Hadoop平臺(tái)搭建與算法配置37-51
• 4.1 Hadoop平臺(tái)的搭建37-43
• 4.1.1 安裝和配置Cygwin37-39
• 4.1.2 搭建Hadoop集群39-41
• 4.1.3 安裝及配置HDFS系統(tǒng)41-43
• 4.2 絕緣子泄漏電流的監(jiān)測(cè)43-48
• 4.2.1 提取絕緣子泄漏電流數(shù)據(jù)43-44
• 4.2.2 設(shè)計(jì)HBase存儲(chǔ)系統(tǒng)44-45
• 4.2.3 配置MapReduce分析處理系統(tǒng)45
• 4.2.4 Clara聚類分析的實(shí)現(xiàn)45-48
• 4.3 SF_6斷路器設(shè)備故障狀態(tài)預(yù)測(cè)48-50
• 4.4 本章小結(jié)50-51
• 第五章 變電站設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)實(shí)驗(yàn)51-54
• 5.1 求取絕緣子泄漏電流聚類中心51
• 5.2 SF_6斷路器故障檢測(cè)51-52
• 5.3 Hadoop集群處理速度對(duì)比52-54
• 結(jié)論54-55
• 參考文獻(xiàn)55-59
• 發(fā)表文章目錄59-60
• 致謝60-61

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