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1、對(duì)大數(shù)據(jù)的重視在我國(guó)已經(jīng)上升到了國(guó)家的高度。山東舉行了“大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在輸變電設(shè)備狀態(tài)評(píng)估中的研究及應(yīng)用”啟動(dòng)會(huì),此課題的創(chuàng)新之處在于將大數(shù)據(jù)分析技術(shù)應(yīng)用在狀態(tài)評(píng)估中。本論文以該課題為依托,將基于大數(shù)據(jù)分析的電氣設(shè)備狀態(tài)評(píng)估模型應(yīng)用到“國(guó)網(wǎng)運(yùn)檢智能化分析管控系統(tǒng)”(以下簡(jiǎn)稱管控系統(tǒng))中。
現(xiàn)在經(jīng)濟(jì)的發(fā)展依賴于電力的提供,所以對(duì)電力增長(zhǎng)的需求導(dǎo)致電力設(shè)備和其包含的狀態(tài)數(shù)據(jù)也在急劇增加。電力設(shè)備海量狀態(tài)信息的快速并行分析是當(dāng)前電網(wǎng)
2、狀態(tài)評(píng)估領(lǐng)域需要解決的重要問(wèn)題之一。本文充分將大數(shù)據(jù)分析與電力設(shè)備狀態(tài)的評(píng)估結(jié)合在一起,能有效的提升評(píng)估的可靠性和準(zhǔn)確性。本文的主要內(nèi)容如下:
首先詳細(xì)地描述了電氣設(shè)備狀態(tài)評(píng)估在國(guó)內(nèi)外的研究現(xiàn)狀和發(fā)展前景,分析了現(xiàn)有的狀態(tài)評(píng)估方法存在的問(wèn)題,為下一步評(píng)價(jià)模型的建立奠定基礎(chǔ);同時(shí),詳細(xì)介紹了建立在Hadoop上的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的研究進(jìn)展與現(xiàn)狀。
其次又說(shuō)明了本文需要解決的問(wèn)題是如何在大量且類(lèi)型繁雜的狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中快速可
3、靠的對(duì)電力設(shè)備進(jìn)行評(píng)估;通過(guò)對(duì)大數(shù)據(jù)分析過(guò)程的研究,確定使用AR模型和SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對(duì)某個(gè)連續(xù)的電力設(shè)備狀態(tài)量進(jìn)行處理,將連續(xù)不間斷的監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)離散化為線性空間中的單個(gè)序列,并以時(shí)間為軸線,對(duì)狀態(tài)量的轉(zhuǎn)移概率進(jìn)行計(jì)算,建立狀態(tài)評(píng)價(jià)模型。
最后設(shè)計(jì)了基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的管控系統(tǒng),將設(shè)計(jì)的電力設(shè)備狀態(tài)評(píng)估模型作為通用組件應(yīng)用到系統(tǒng)中。文中詳細(xì)介紹了大數(shù)據(jù)平臺(tái)Hadoop集群的搭建,并對(duì)集群的參數(shù)進(jìn)行調(diào)整以使性能達(dá)到最優(yōu),在集群的
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