【摘要】：隨著我國(guó)工業(yè)進(jìn)程的不斷發(fā)展,社會(huì)對(duì)電力的需求越來(lái)越大,在新能源并網(wǎng)構(gòu)建智能電網(wǎng)的影響下,受新能源自身不穩(wěn)定的特點(diǎn)影響對(duì)電網(wǎng)系統(tǒng)的穩(wěn)定性和安全性沖擊特別的大。鑒于對(duì)電力安全平穩(wěn)運(yùn)行的保護(hù),對(duì)電力設(shè)備信息進(jìn)行監(jiān)測(cè)是十分必要的,尤其是對(duì)于不可預(yù)期性的電力故障分析是保障用電安全的關(guān)鍵。然而由于電力設(shè)備種類(lèi)繁多、數(shù)量巨大,并且受自然環(huán)境影響監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)波動(dòng)非常的頻繁,這致使設(shè)備信息的數(shù)據(jù)量會(huì)在短時(shí)間內(nèi)快速增長(zhǎng),已經(jīng)超出了普通計(jì)算機(jī)能夠處理的能力。為此利用大數(shù)據(jù)技術(shù)對(duì)電力設(shè)備產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)并準(zhǔn)確分析和預(yù)測(cè)電力設(shè)備的運(yùn)行情況,對(duì)電力設(shè)備故障作出有效的輔助判斷具有一定的可行性。目前,電力設(shè)備狀態(tài)的監(jiān)測(cè)主要是基于大數(shù)據(jù)的電力設(shè)備狀態(tài)信息管理為主,利用分布式系統(tǒng)對(duì)電力設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)信息進(jìn)行存儲(chǔ),并通過(guò)聚類(lèi)分析算法對(duì)電力設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的穩(wěn)定性進(jìn)行對(duì)比分析。這種方式雖然在一定程度上對(duì)電力故障分析提供了技術(shù)支持,但是由于電力設(shè)備在不同環(huán)境下的表現(xiàn)各不相同,該方法缺乏一定的普適性。本文以電力設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)動(dòng)態(tài)分析為切入點(diǎn),基于Hadoop的電力設(shè)備狀態(tài)信息系統(tǒng)數(shù)據(jù)構(gòu)建大數(shù)據(jù)的電力故障自動(dòng)分析系統(tǒng),研究目的是為了能夠靈活的對(duì)各個(gè)電力設(shè)備在不同環(huán)境條件下自動(dòng)設(shè)置電力故障極限值,保證不同設(shè)備具有各自獨(dú)立的性能指標(biāo)參數(shù),進(jìn)而提高電力故障判斷的準(zhǔn)確性,尤其是解決不可預(yù)期性的電力故障分析問(wèn)題。首先通過(guò)文獻(xiàn)研究法對(duì)目前國(guó)內(nèi)外有關(guān)電力故障分析的方法進(jìn)行歸納總結(jié),重點(diǎn)分析電力故障分析方法的準(zhǔn)確性、效率性和智能性,介紹大數(shù)據(jù)的電力故障自動(dòng)分析系統(tǒng)涉及到的關(guān)鍵性技術(shù),包括Hadoop技術(shù)、基于Hadoop的電力設(shè)備狀態(tài)信息系統(tǒng)、Java性能跟蹤工具和遞歸隨機(jī)搜索算法。其次,對(duì)電力故障自動(dòng)分析系統(tǒng)的需求進(jìn)行分析,分別從功能、性能和可行性三個(gè)方面探討構(gòu)建電力故障自動(dòng)分析系統(tǒng)的目標(biāo)。最后進(jìn)行電力故障自動(dòng)分析系統(tǒng)設(shè)計(jì),采用模塊化進(jìn)行電力故障自動(dòng)分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)劃分電力故障指標(biāo)抓取模塊、分析預(yù)測(cè)模塊和自動(dòng)優(yōu)化模塊,利用MapReduce實(shí)現(xiàn)故障評(píng)估算法對(duì)電力設(shè)備的故障進(jìn)行評(píng)估,并對(duì)電力設(shè)備運(yùn)行指標(biāo)參數(shù)進(jìn)行優(yōu)化,實(shí)現(xiàn)利用遞歸隨機(jī)搜索算法解決不同電力設(shè)備運(yùn)行指標(biāo)參數(shù)限值靈活設(shè)定的問(wèn)題。通過(guò)對(duì)系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)和系統(tǒng)的測(cè)試,證明了此次設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)的基于大數(shù)據(jù)的電力故障自動(dòng)分析系統(tǒng)在電力設(shè)備故障判斷中具有較好的靈活性,能夠針對(duì)不同的電力設(shè)備進(jìn)行個(gè)性化的電力故障限值設(shè)定,提高了電力故障分析的有效性和準(zhǔn)確性。
【圖文】：

再通過(guò)Ｒｅｄｕｃｅ簡(jiǎn)化函數(shù)對(duì)所有映射建立共享鍵組１２５１。ＭａｐＲｅｄｕｃｅ采用的是Ｍ／Ｓ逡逑（Ｍａｓｔｅｒ／Ｓｌａｖｅ）架構(gòu)，纟丨邋１邋件包含存邋Ｃｌｉｅｎｔ邋組件、ＪｏｂＴｒａｃｋｅｒ邋組件、ＴａｓｋＴｒａｃｋｅｒ邋組件和邋Ｔａｓｋ逡逑姐件。ＭａｐＲｅｄｕｃｅ模型結(jié)構(gòu)如圖２－１所示｜２６１：逡逑６逡逑

屯力設(shè)備Ｉ邐電力設(shè)備２邐１１１力設(shè)備Ｍ逡逑圖２－２基于Ｈａｄｏｏｐ的電力設(shè)備狀態(tài)信息系統(tǒng)結(jié)構(gòu)逡逑電力設(shè)備狀態(tài)信息采集區(qū)域是為各種類(lèi)型的屯力設(shè)備安裝設(shè)格狀態(tài)監(jiān)測(cè)Ｕ息采集裝逡逑置，根據(jù)電力設(shè)備特點(diǎn)以不同的數(shù)據(jù)格式和頻率進(jìn)行采集，并通過(guò)無(wú)線網(wǎng)絡(luò)將采集到的數(shù)逡逑據(jù)存儲(chǔ)到存儲(chǔ)系統(tǒng)｜２９１。存儲(chǔ)系統(tǒng)采用ＨＤＦＳ＋ＨＢａｓｅ方式對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行存儲(chǔ)管理，其中ＨＤＦＳ逡逑存儲(chǔ)海量的電力設(shè)備狀態(tài)信息數(shù)據(jù)，ＨＢａｓｅ存儲(chǔ)實(shí)時(shí)性數(shù)據(jù)。分析系統(tǒng)通過(guò)ＭａｐＲｅｄｕｃｅ進(jìn)逡逑行分析計(jì)算，對(duì)電力設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行監(jiān)控｜３Ｑ｜。逡逑２．３邋Ｊａｖａ性能跟蹤工具逡逑Ｈａｄｏｏｐ集群采用Ｌｉｎｕｘ系統(tǒng)和Ｊａｖａ語(yǔ)言進(jìn)行搭建，；Ｋ：兼荇Ｊａｖａ忭能跟蹤丨：八？對(duì)系統(tǒng)逡逑性能的動(dòng)態(tài)跟蹤【３１１。在Ｊａｖａ性能跟蹤工具中，ＢＴｒａｃｅ是－種開(kāi)源的動(dòng)態(tài)跟蹤工具，可以逡逑對(duì)不可預(yù)測(cè)的流量、錯(cuò)誤的代碼問(wèn)題、并發(fā)性問(wèn)題等進(jìn)行追蹤。ＢＴｒａｃｅ被常川于Ｊａｖａ診斷，，逡逑能夠在代碼層進(jìn)行ｔｒａｃｅ
【學(xué)位授予單位】：揚(yáng)州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類(lèi)號(hào)】：TP311.52

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