本文關(guān)鍵詞： 狀態(tài)監(jiān)測(cè) 云計(jì)算 并行計(jì)算 局部放電 故障診斷　出處：《華北電力大學(xué)(北京)》2017年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：數(shù)據(jù)集成與信息共享是建設(shè)堅(jiān)強(qiáng)智能電網(wǎng)的必然趨勢(shì)。隨著電網(wǎng)調(diào)度中心向調(diào)控一體化的發(fā)展,越來越多的電力設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)將被送往調(diào)控中心。海量的歷史狀態(tài)數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的快速處理正面臨挑戰(zhàn),本文基于云計(jì)算和大數(shù)據(jù)處理技術(shù)對(duì)電力設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的集中并行處理與診斷問題展開了研究。設(shè)計(jì)了一種面向電力設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)處理中多應(yīng)用場景的綜合云計(jì)算平臺(tái)架構(gòu)。在該平臺(tái)下,多種并行計(jì)算框架共享同一套IT基礎(chǔ)設(shè)施,既節(jié)約了計(jì)算平臺(tái)投資與維護(hù)成本,又利于數(shù)據(jù)集成與信息共享。根據(jù)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的處理模式和用戶對(duì)實(shí)時(shí)性的需求,計(jì)算任務(wù)會(huì)以指定資源分配給最合適的計(jì)算框架。提出了一種局部放電信號(hào)基礎(chǔ)放電參數(shù)的自適應(yīng)提取算法,并在此基礎(chǔ)上提出了基于Hadoop Map Reduce的大量局部放電信號(hào)的集中并行批處理方法。采用自適應(yīng)的放電幅值閾值和放電間隔閾值對(duì)局部放電信號(hào)的局部極值點(diǎn)進(jìn)行雙重過濾,實(shí)現(xiàn)了放電次數(shù)、放電量與相位的自動(dòng)化提取。借助Map Reduce計(jì)算框架,實(shí)現(xiàn)了局部放電信號(hào)從基礎(chǔ)放電參數(shù)提取、譜圖繪制與特征計(jì)算到類型識(shí)別整個(gè)分析過程的并行處理,提高了大數(shù)據(jù)量下的處理效率。提出了基于Spark內(nèi)存計(jì)算技術(shù)的集合經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(EEMD)的并行化算法,彌補(bǔ)了Hadoop Map Reduce應(yīng)用于復(fù)雜數(shù)據(jù)處理場景時(shí)的不足。通過對(duì)EEMD算法處理時(shí)序波形信號(hào)時(shí)的并行性分析,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了波形分段并行與EMD過程并行這兩種不同結(jié)構(gòu)的并行EEMD算法。將所提并行算法應(yīng)用于局部放電波形信號(hào)的特征提取,并在計(jì)算性能上與串行EEMD算法和基于Hadoop Map Reduce的并行EEMD算法進(jìn)行了比較。提出了一種基于Storm實(shí)時(shí)處理技術(shù)和變量預(yù)測(cè)模型分類(VPMCD)的電力設(shè)備在線并行故障診斷方法。為了滿足在線診斷需求,將增量學(xué)習(xí)機(jī)制引入VPMCD中,采用遞推最小二乘法實(shí)現(xiàn)了變量預(yù)測(cè)模型(VPM)的增量更新�？紤]到大規(guī)模電力設(shè)備的在線故障診斷問題,設(shè)計(jì)了基于Storm的流式數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)處理框架,通過構(gòu)建Storm拓?fù)浣M件的監(jiān)聽機(jī)制實(shí)現(xiàn)了VPM在Storm上的初始化、增量學(xué)習(xí)與應(yīng)用分類。以變壓器油中氣體分析為應(yīng)用實(shí)例,測(cè)試了所提方法的分類性能和計(jì)算性能。
[Abstract]:Data integration and information sharing are the inevitable trend of building a strong smart grid. More and more power equipment status data will be sent to the regulatory center. Rapid processing of massive historical state data and real-time online monitoring data is facing challenges. Based on cloud computing and big data processing technology, the centralized parallel processing and diagnosis of power equipment state monitoring data are studied in this paper. A multi-application scenario for power equipment condition monitoring data processing is designed. Integrated cloud computing platform architecture. Under this platform, Many parallel computing frameworks share the same set of IT infrastructure, which not only saves the cost of investment and maintenance of computing platform, but also facilitates data integration and information sharing. The computing tasks are allocated to the most appropriate computing framework with the specified resources. An adaptive extraction algorithm for the fundamental discharge parameters of PD signals is proposed. On this basis, a centralized and parallel batch processing method for a large number of partial discharge signals based on Hadoop Map Reduce is proposed. The local extremum of partial discharge signal is filtered by adaptive discharge amplitude threshold and discharge interval threshold. The automatic extraction of discharge frequency, discharge quantity and phase is realized. With the help of Map Reduce calculation framework, the parallel processing of partial discharge signal from basic discharge parameters, spectrum drawing and feature calculation to type recognition is realized. In this paper, the processing efficiency of large amount of data is improved. A parallel algorithm of EMD based on Spark memory computing technology is proposed. It makes up for the deficiency of Hadoop Map Reduce in complex data processing scene. By analyzing the parallelism of EEMD algorithm when processing time series waveform signal, This paper designs and implements two parallel EEMD algorithms with two different structures: waveform piecewise parallelism and EMD process parallelism. The proposed parallel algorithm is applied to the feature extraction of PD waveform signals. Compared with serial EEMD algorithm and parallel EEMD algorithm based on Hadoop Map Reduce, a parallel fault diagnosis method for power equipment based on Storm real-time processing technology and variable prediction model classification is proposed. To meet the online diagnostic needs, The incremental learning mechanism is introduced into VPMCD, and the incremental updating of variable prediction model is realized by using recursive least square method. Considering the problem of on-line fault diagnosis of large-scale power equipment, a real-time processing framework of flow data based on Storm is designed. The initialization, incremental learning and application classification of VPM on Storm are realized by constructing the monitoring mechanism of Storm topology components. Taking gas analysis in transformer oil as an application example, the classification performance and computational performance of the proposed method are tested.
【學(xué)位授予單位】：華北電力大學(xué)(北京)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TM507

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本文編號(hào)：1512763