智能電網(wǎng)海量信息處理關鍵問題的研究.pdf

1、隨著智能電網(wǎng)中數(shù)據(jù)量以幾何級數(shù)倍增,如果以現(xiàn)有的技術手段處理這些海量、多源、異構、復雜、冗余且不斷增加的數(shù)據(jù),勢必會超過電網(wǎng)所能存儲、處理或有效利用的范圍。
　　本文圍繞智能電網(wǎng)中信息與應用的新特點,針對智能電網(wǎng)海量信息處理的關鍵問題,分析了Hadoop云計算系統(tǒng)在智能電網(wǎng)中應用的可行性,以故障錄波文件和PQDIF文件為例,提出分布式數(shù)據(jù)采集、存儲和檢索方案。在此基礎上,綜合考慮現(xiàn)有的數(shù)據(jù)預處理技術,數(shù)據(jù)流技術,數(shù)據(jù)挖掘技術和Ha

2、doop云計算技術,以實現(xiàn)更為智能的數(shù)據(jù)分析和應用。
　　電能質(zhì)量采樣數(shù)據(jù)是典型的數(shù)據(jù)流,本文通過自適應滑動數(shù)據(jù)窗技術及小波變換,形成擾動綜合檢測方案,通過定義小波能量和基波有效值作為特征向量,引入數(shù)據(jù)流挖掘技術,能夠有效的檢測各種常見的電能質(zhì)量擾動問題。風電接入后聯(lián)絡線保護系統(tǒng)失效受風電場容量、風速、撬棒電阻阻值、故障位置和過渡電阻的影響,是典型的關聯(lián)規(guī)則問題。
　　本文通過引入概念分層并設計多維度和多層次的關聯(lián)規(guī)則挖掘算

3、法,有效的分析了選相和距離元件失效的影響因素。
　　針對智能電網(wǎng)故障信息,本文提出了基于Hadoop的智能電網(wǎng)故障信息處理平臺,該平臺具有數(shù)據(jù)分布式采集模塊、云存儲和云計算模塊,決策系統(tǒng)和知識庫模塊三部分,能夠實現(xiàn)故障信息的存儲和檢索,故障錄波文件的分布式分析,故障信息融合及故障的綜合判別。
　　算例證明,上述關于智能電網(wǎng)海量信息存儲與檢索技術、電能質(zhì)量數(shù)據(jù)流檢測和分類技術、保護系統(tǒng)的多維多層關聯(lián)規(guī)則挖掘分析以及基于Hado