本文關鍵詞：局部放電大數(shù)據(jù)的并行PRPD分析與模式識別

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【摘要】：隨著在線監(jiān)測的推廣應用,輸變電設備監(jiān)測中心已在國內(nèi)許多電網(wǎng)相繼建立,在極端條件下很多電力設備的局部放電(partial discharge,PD)越限數(shù)據(jù)會蜂擁而至,其快速處理最具挑戰(zhàn)性。針對傳統(tǒng)局部放電相位分析(phase resolved partial discharge,PRPD)方法處理大數(shù)據(jù)時的效率低下問題,該文提出了基于Map Reduce編程模型的并行化PRPD分析算法(P-PRPD),實現(xiàn)了海量PD信號的并行基本參數(shù)提取、統(tǒng)計特征計算與放電類型識別。在實驗室中構造了4種放電模型并采集了大量PD信號,對所提算法在擁有6臺計算節(jié)點的Hadoop平臺上進行了詳細的性能評估和實驗分析。實驗和分析結果表明,該算法在處理海量PD信號時較傳統(tǒng)方法具有顯著的效率提升,模式識別總準確率達到90%,滿足工程應用需求。
【作者單位】： 新能源電力系統(tǒng)國家重點實驗室(華北電力大學);
【基金】：中央高校基本科研業(yè)務費專項資金資助項目(2015XS106) 河北省自然科學基金項目(F2014502069)~~
【分類號】：TM506
【正文快照】： 該文提出了基于Map Reduce編程模型的并行化PRPD分析算法(P-PRPD),實現(xiàn)了海量PD信號的并行基本參數(shù)提取、統(tǒng)計特征計算與放電類型識別。在實驗室中構造了4種放電模型并采集了大量PD信號,對所提算法在擁有6臺計算節(jié)點的Hadoop平臺上進行了詳細的性能評估和實驗分析。實驗和分析

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本文編號：1294216