電力云平臺(tái)內(nèi)存集群計(jì)算研究.pdf_第1頁(yè)
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1、隨著智能電網(wǎng)與能源互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展建設(shè),電力系統(tǒng)規(guī)模不斷擴(kuò)大,電力數(shù)據(jù)以驚人的速度、多樣化結(jié)構(gòu)迅猛增長(zhǎng),這些復(fù)雜的數(shù)據(jù)來(lái)源于智能電表、配電自動(dòng)化、數(shù)字保護(hù)裝置等,以及在智能電網(wǎng)實(shí)施過(guò)程中產(chǎn)生的相關(guān)數(shù)據(jù)。面對(duì)如此龐大、多樣化的數(shù)據(jù),云計(jì)算與大數(shù)據(jù)處理等技術(shù)為電力大數(shù)據(jù)分析提供了一個(gè)全新的技術(shù)手段,電力云平臺(tái)的研究越來(lái)越熱,但不能滿足電力系統(tǒng)高計(jì)算性能的需求。
  本文以電力大數(shù)據(jù)為研究背景,分析了幾種大數(shù)據(jù)處理技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn),其中Hado

2、op是當(dāng)前研究大數(shù)據(jù)的熱點(diǎn)技術(shù),在大數(shù)據(jù)批處理等方面效率較高,然而,由于使用MapReduce技術(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理時(shí)存在大量的數(shù)據(jù)傳輸和讀/寫(xiě)延遲,難以滿足數(shù)據(jù)高計(jì)算性能方面的需求。Spark是基于內(nèi)存的集群技術(shù),適合計(jì)算密集型的迭代計(jì)算,計(jì)算速度快。針對(duì)電力系統(tǒng)中高計(jì)算性能的需求,將內(nèi)存集群技術(shù)引入其中,設(shè)計(jì)一種電力系統(tǒng)分布式內(nèi)存計(jì)算框架,將智能電子設(shè)備、智能電表與相量測(cè)量單元采集的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)在分布式文件系統(tǒng)中,使用內(nèi)存計(jì)算框架Spark對(duì)

3、其進(jìn)行分析計(jì)算,并引入分布式內(nèi)存文件系統(tǒng)以減少磁盤(pán)訪問(wèn)時(shí)間。
  本文分析了潮流計(jì)算經(jīng)典算法和智能算法的特點(diǎn),從應(yīng)用的廣泛性、穩(wěn)定性和收斂性考慮,本文使用牛頓-拉夫遜法進(jìn)行潮流計(jì)算。通過(guò)研究潮流計(jì)算的牛頓-拉夫遜法,提出一種基于彈性分布式數(shù)據(jù)集(RDD)和有向無(wú)環(huán)圖(DAG)優(yōu)化的潮流分析方法。該方法通過(guò)將潮流計(jì)算過(guò)程中的數(shù)據(jù)保存在RDD中,以讀取內(nèi)存的速度讀取RDD中的數(shù)據(jù),減少數(shù)據(jù)讀/寫(xiě)時(shí)間。同時(shí),對(duì)潮流計(jì)算步驟進(jìn)行DAG優(yōu)化

4、,使窄依賴步驟在相同節(jié)點(diǎn)進(jìn)行,并使寬依賴步驟并行執(zhí)行,能有效減少潮流計(jì)算過(guò)程中數(shù)據(jù)傳輸時(shí)間和程序運(yùn)行時(shí)間。
  最后搭建了Spark On Yarn的實(shí)驗(yàn)環(huán)境,以Java編程語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)了基于Mapreduce的牛頓-拉夫遜法潮流計(jì)算,以Scala編程語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)了Spark模式(NBRD法)和單機(jī)模式下的潮流計(jì)算。以IEEE標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),構(gòu)建并模擬大規(guī)模數(shù)據(jù)集,從測(cè)試算例規(guī)模、潮流計(jì)算時(shí)間加速比、Spark集群規(guī)模三個(gè)方面進(jìn)行多次

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