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状态监测大数据存储及聚类划分技术

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摘要

近年来,随着输变电设备状态监测的广度和深度不断加强,收集的监测数据越来越多,逐渐形成了智能电网状态监测大数据.然而,如何有效的存储和分析状态监测大数据是大数据在状态监测领域应用的关键问题之一.基于云计算平台并考虑状态监测数据的特点,将监测数据海量小文件组合成大的序列文件,并压缩存储,从而提高存储和处理效率.针对状态监测大数据价值密度低的特点,首先利用分形理论对监测数据降维处理,提取时域和频域特征量,并使用密度聚类算法DBSCAN对样本数据聚类划分,提取不同聚类的特征数据;然后结合云平台的数据处理能力设计MapReduce并行算法,实现状态监测大数据的聚类划分,并更新和丰富样本特征数据.实验结果表明该方法可以有效存储状态监测大数据并提取特征数据,为提高设备的状态评估及诊断具有一定辅助作用.

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来源
《2013年全国电气工程博士后学术论坛》|2013年|135-140|共6页
会议地点天津
作者
ZHOU Guo-liang; 周国亮; SONG Ya-qi; 周国亮; JIANG Yu-zhu; 宋亚奇; ZHU Yong-li; 蒋玉柱; WANG Gui-lan; 朱永利; 王桂兰;
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作者单位

中国博士后科学基金会;

全国博士后管委办公室;

河北省人力资源和社会保障厅;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类电力系统的自动化;
关键词
智能电网; 状态监测; 大数据存储技术; 聚类划分算法;

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