發(fā)布時間：2018-03-17 12:04

  本文選題：電力大數(shù)據(jù)　切入點：公有云　出處：《電工技術(shù)學報》2017年09期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：計算性能是制約電力大數(shù)據(jù)應用(基于大數(shù)據(jù)的故障診斷、預測等)的關鍵問題。利用分布式存儲、并行計算加速此類數(shù)據(jù)密集型應用是目前較有效的手段。嘗試利用阿里云開放數(shù)據(jù)處理服務(ODPS)存儲并加速電力設備監(jiān)測大數(shù)據(jù)分析過程。以變壓器局部放電(PD)數(shù)據(jù)相位圖譜分析(PRPD)為例,提出了適合高采樣率、時序性強的局部放電信號數(shù)據(jù)存儲方法。采用ODPS擴展MapReduce模型(MR2)設計了"Map-Reduce-Reduce"方式的PD信號宏觀特征提取方法,提出了并行化PRPD分析算法(ODPS-PRPD),實現(xiàn)了大量PD信號的并行基本參數(shù)提取、統(tǒng)計特征計算與放電類型識別。在實驗室中構(gòu)造了4種放電模型并采集了大量PD信號,分別在ODPS平臺上和實驗室自建的Hadoop平臺上進行了性能評估和成本分析。實驗分析和結(jié)果表明,ODPS-PRPD將大量的中間過程數(shù)據(jù)(PD譜圖數(shù)據(jù)等)一直保存在內(nèi)存中,相比自建Hadoop MapReduce平臺性能明顯提升,并在數(shù)據(jù)可靠性、服務可用性以及成本方面具有明顯優(yōu)勢。
[Abstract]:Computing performance is a key problem that restricts the application of power big data (the fault diagnosis, prediction, etc.) based on big data. Parallel computing is an effective method to accelerate this kind of data intensive application. This paper attempts to use Ali Cloud Open data processing Service (ODPSs) to store and accelerate the analysis process of power equipment monitoring big data. According to the phase map analysis (PRPD) as an example, A data storage method for PD signals with high sampling rate and strong timing is proposed. A "Map-Reduce-Reduce" method for extracting macroscopic features of PD signals is designed by using ODPS extended MapReduce model (MR2). A parallel PRPD analysis algorithm, ODPS-PRPDD, is proposed. The parallel basic parameters of a large number of PD signals are extracted, the statistical characteristics are calculated and the discharge types are identified. Four discharge models are constructed and a large number of PD signals are collected in the laboratory. The performance evaluation and cost analysis were carried out on the ODPS platform and on the Hadoop platform built by the laboratory, respectively. The experimental results show that ODPS-PRPD keeps a large amount of intermediate process data and PD spectrum data in memory. Compared with the self-built Hadoop MapReduce platform, the performance of the platform is significantly improved, and it has obvious advantages in data reliability, service availability and cost.
【作者單位】： 華北電力大學控制與計算機工程學院;
【基金】：國家自然科學基金項目(51677072) 河北省自然科學基金項目(F2014502069) 中央高校基本科研業(yè)務費專項資金(2016MS116,2016MS117)資助
【分類號】：TM769

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