本文選題：大數(shù)據(jù) + Hadoop　； 參考：《中國電機(jī)工程學(xué)報》2014年31期

【摘要】：隨著電能質(zhì)量監(jiān)測點(diǎn)數(shù)量不斷增多,監(jiān)測網(wǎng)絡(luò)持續(xù)擴(kuò)大,電壓暫降分析數(shù)據(jù)海量化、異構(gòu)化、多態(tài)化,并呈現(xiàn)大數(shù)據(jù)趨勢。傳統(tǒng)的暫降事件逐個串行計(jì)算的方法已無法滿足大數(shù)據(jù)的分析效率需求。Hadoop云計(jì)算是一種針對大數(shù)據(jù)分析計(jì)算的開源解決方案。介紹電壓暫降數(shù)據(jù)分析傳統(tǒng)算法的利弊,提出一種基于云計(jì)算平臺下Map Reduce編程框架的電壓暫降計(jì)算方法,將不同暫降事件層次化并行處理,傳入不同的映射值,計(jì)算出電壓有效值,排序后用化簡值整合并計(jì)算出電壓暫降特征值。通過對2種方法的效率進(jìn)行對比,驗(yàn)證了基于云計(jì)算平臺的電壓暫降并行算法的優(yōu)越性。
[Abstract]:With the increasing number of power quality monitoring points and the continuous expansion of the monitoring network, the voltage sag analysis data are quantified, isomerized, polymorphic, and present the trend of big data. The traditional method of sequential computing for downtime events can no longer meet the analysis efficiency requirements of big data. Hadoop cloud computing is an open source solution for big data analysis and computation. This paper introduces the advantages and disadvantages of traditional algorithms for voltage sag data analysis, and proposes a calculation method of voltage sag based on Map Reduce programming framework under cloud computing platform. The voltage effective value is calculated, and the voltage sag eigenvalue is calculated. By comparing the efficiency of the two methods, the superiority of the voltage sag parallel algorithm based on cloud computing platform is verified.
【作者單位】： 華北電力大學(xué)控制與計(jì)算機(jī)工程學(xué)院;
【分類號】：TM714.2

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號：1928536