本文關(guān)鍵詞：電力系統(tǒng)大數(shù)據(jù)屬性約簡研究

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【摘要】：伴隨著工業(yè)及社會信息化程度的增強,各個領(lǐng)域的自動化程度越來越高,大規(guī)模及超大規(guī)模海量數(shù)據(jù)應運而生,呈現(xiàn)出大數(shù)據(jù)特征。這些海量數(shù)據(jù)在提升行業(yè)發(fā)展動力的同時,也帶來了巨大的挑戰(zhàn)性問題—數(shù)據(jù)可用性。為了從海量數(shù)據(jù)中甄別無用信息、挖掘出有益于相關(guān)領(lǐng)域發(fā)展的有價值信息,就需要對其進行數(shù)據(jù)分析。數(shù)據(jù)預處理技術(shù)可以極大地減少分析數(shù)據(jù)時的數(shù)據(jù)處理量,提高數(shù)據(jù)分析處理的效率,而屬性約簡在數(shù)據(jù)預處理中是一個比較重要的環(huán)節(jié)。又因為電力系統(tǒng)的運行與監(jiān)測環(huán)節(jié)所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)類型多、數(shù)量大,呈現(xiàn)出大數(shù)據(jù)的特征,故需要對這類數(shù)據(jù)進行有效地屬性約簡才能適當使用。現(xiàn)有的基于現(xiàn)代啟發(fā)式優(yōu)化技術(shù)如遺傳算法的約簡方法存在覆蓋面較窄、算法復雜度高等缺點,無法有效應用于電力大數(shù)據(jù)處理領(lǐng)域。本文分析非并行化屬性約簡算法、并行化屬性約簡算法的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,首先對現(xiàn)有的并行化屬性約簡算法進行了性能分析,其存在算法復雜度偏高,約簡信息易丟失等問題,而傳統(tǒng)的非并行化屬性約簡算法又同時存在內(nèi)存瓶頸難題,無法約簡海量數(shù)據(jù)。然后結(jié)合電力系統(tǒng)大數(shù)據(jù)的特征,著眼于并發(fā)事件間的獨立性,綜合利用MapReduce的可并行化優(yōu)點及偏序算法的可并行性,給出了電力大數(shù)據(jù)偏序約簡的形式化描述。最后給出了電力系統(tǒng)屬性偏序約簡的算法設(shè)計,并根據(jù)電力數(shù)據(jù)集中決策屬性不同取值個數(shù)多少的實際情況分別給出了兩種約簡方案,方案1,如果決策屬性的取值種類較多,則可以選擇算法1和算法2;方案2,如果決策屬性的取值種類較少,則可以選擇算法1和算法3;但是,為了提高數(shù)據(jù)預處理的效率,在決策屬性值種類較多的情況下,也可以選擇算法1和算法3。本文分別以某光伏發(fā)電系統(tǒng)監(jiān)測數(shù)據(jù)、變壓器故障診斷數(shù)據(jù)和智能變電站通信系統(tǒng)實時性與可靠性預測數(shù)據(jù)為例,對屬性約簡進行模擬計算,并通過Hadoop平臺進行測試,表明所提出的電力大數(shù)據(jù)屬性約簡方法性能優(yōu)良。驗證了本文提出的偏序約簡算法不但解決了啟發(fā)式屬性約簡算法所引起的決策表信息丟失問題,還略過了啟發(fā)式屬性約簡算法的求核過程,具有性能上的優(yōu)越性。
【學位授予單位】：華北電力大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：TM76;TP311.13

【參考文獻】

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1 嚴英杰;盛戈v，

本文編號：1229498