本文選題：智能電網(wǎng) + 大數(shù)據(jù)��； 參考：《電力系統(tǒng)自動化》2016年14期

【摘要】：針對智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)流的實時性、易失性、無序性等特點,提出智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)的實時流處理框架,實現(xiàn)數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)緩沖與流式計算,滿足狀態(tài)監(jiān)測異常檢測與用電數(shù)據(jù)分析等快速處理需要。通過采集系統(tǒng)節(jié)點監(jiān)聽數(shù)據(jù)源變化并實時收集數(shù)據(jù),利用消息訂閱模式對數(shù)據(jù)進行緩沖,解決數(shù)據(jù)采集與流式計算速度不一致的問題。提出一種基于Storm的狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)流滑動窗口處理方法,在規(guī)定時間內(nèi)分批處理狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)流,保證數(shù)據(jù)的連續(xù)計算,通過閾值判斷進行異常檢測。實驗結(jié)果表明,在集群規(guī)模一定的條件下,適當(dāng)?shù)馗淖児ぷ鬟M程數(shù)以及執(zhí)行器線程的并發(fā)數(shù)設(shè)置,可以增大滑動窗口的元件吞吐量,提高狀態(tài)監(jiān)測異常檢測的實時處理效率。
[Abstract]:In view of the characteristics of real time, vulnerability and disorder of large data flow in smart grid, a real-time flow processing framework for smart grid large data is proposed, which realizes data collection, data buffer and flow calculation. It meets the needs of rapid processing of state monitoring anomaly detection and electrical data analysis. The data source changes and real-time is monitored through the collection system nodes. Collecting data, using message subscription model to buffer data to solve the problem that data collection is not consistent with flow computing speed. A sliding window processing method based on Storm for state monitoring data flow is proposed. In the specified time, the data flow is monitored in batch, continuous calculation of data is guaranteed, and the anomaly is judged by threshold. The test results show that, under the condition of a certain cluster scale, properly changing the number of work processes and the setting of the concurrent number of the actuator threads can increase the throughput of the element in the sliding window and improve the real-time processing efficiency of the state monitoring anomaly detection.
【作者單位】： 華北電力大學(xué)控制與計算機工程學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項目(61074078)~~
【分類號】：TM76

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本文編號：2032413