本文關鍵詞：基于云計算的智能變電站設備狀態(tài)監(jiān)測

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【摘要】：2015年我國提出了中國制造2025的計劃,各行各業(yè)對電力的供應要求越來越高,由此電網的負荷越來越大,智能變電站的工作壓力也越來越大。在高負荷下,電氣設備產生的監(jiān)測數據也會越來越多,特別是在極端天氣下產生的數據會劇增,傳統(tǒng)的電力設備監(jiān)測系統(tǒng)已經不能滿足需求,需要開發(fā)出一套能夠處理海量電力數據的新系統(tǒng)。針對以上問題,本文首先分析了目前智能變電站監(jiān)測系統(tǒng)對電氣設備產生的數據分析和處理的缺陷,并簡單介紹了一種新的運算處理模式——云計算,結合云計算的優(yōu)點,選取了基于Hadoop平臺的云計算系統(tǒng)進行智能變電站的設備監(jiān)測。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據系統(tǒng)HDFS和Map Reduce并行編程處理系統(tǒng)。應用Clara聚類算法對絕緣子泄漏電流進行聚類分析;用C4.5決策樹算法分析處理SF6斷路器的實時監(jiān)測數據。最后我們把Clara聚類算法和C4.5決策樹算法在Map Reduce的分布式并行模式下進行函數配置和優(yōu)化,使其可以運行在HDFS的分布式文件系統(tǒng)的環(huán)境中。做完相應準備工作后輸入數據,進行試驗驗證,驗證了基于Hadoop云計算平臺處理數據的高效、可靠性,可以應用在變電站設備監(jiān)測中。本文對Hadoop平臺的云計算系統(tǒng)在智能變電站設備監(jiān)測中的應用提供了新的思路;這也是在大數據時代對智能電網的監(jiān)測及數據處理做了一次有益的嘗試。
【關鍵詞】：智能變電站 狀態(tài)監(jiān)測 Hadoop 決策樹 Clara聚類
【學位授予單位】：東北石油大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：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 國內外的研究現狀8-11
• 1.2.1 傳統(tǒng)的監(jiān)測系統(tǒng)和監(jiān)測方法8-9
• 1.2.2 基于Hadoop的云計算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 智能電網下Hadoop云計算技術13-23
• 2.1 基于Hadoop平臺的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平臺的HBase分布式存儲系統(tǒng)15-17
• 2.2.1 HBase的組成部分15-16
• 2.2.2 HBase的數據模型16-17
• 2.3 基于Hadoop平臺的MapReduce分布式處理系統(tǒng)17-20
• 2.3.1 Map Reduce 簡介17-18
• 2.3.2 Map Reduce 處理作業(yè)的流程18-20
• 2.4 智能電網下的Hadoop技術20-22
• 2.5 本章小結22-23
• 第三章 智能算法在MapReduce下的調優(yōu)和配置23-37
• 3.1 電子監(jiān)測系統(tǒng)中已經開發(fā)的方法23-27
• 3.1.1 BP神經網絡算法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 聚類算法簡介27-28
• 3.2.2 K-Means算法及其改進算法28-30
• 3.2.3 Clara聚類算法30
• 3.3 C4.5 決策樹算法在并行模式下進行優(yōu)化30-36
• 3.3.1 決策樹算法簡介30-31
• 3.3.2 決策樹算法的基本思想和構造方法31-32
• 3.3.3 C4.5 決策樹算法32-34
• 3.3.4 C4.5 決策樹算法基于MapReduce的并行模式優(yōu)化34-36
• 3.4 本章小結36-37
• 第四章 智能電網Hadoop平臺搭建與算法配置37-51
• 4.1 Hadoop平臺的搭建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43-48
• 4.2.1 提取絕緣子泄漏電流數據43-44
• 4.2.2 設計HBase存儲系統(tǒng)44-45
• 4.2.3 配置MapReduce分析處理系統(tǒng)45
• 4.2.4 Clara聚類分析的實現45-48
• 4.3 SF_6斷路器設備故障狀態(tài)預測48-50
• 4.4 本章小結50-51
• 第五章 變電站設備狀態(tài)監(jiān)測實驗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51-52
• 5.3 Hadoop集群處理速度對比52-54
• 結論54-55
• 參考文獻55-59
• 發(fā)表文章目錄59-60
• 致謝60-61

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