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文檔簡介
1、大數(shù)據(jù)時代,電網(wǎng)運(yùn)行產(chǎn)生的數(shù)據(jù)呈爆炸式增長,傳統(tǒng)的計(jì)算與存儲模式已逐漸無法適應(yīng)電力系統(tǒng)的需求。云計(jì)算技術(shù)作為一種具有超大規(guī)模、高可用性和高伸縮性等特性的海量數(shù)據(jù)處理新技術(shù)能夠用于解決該問題,并為新一代電力信息平臺的建設(shè)提供解決方案。本文著重針對云技術(shù)在電力系統(tǒng)不良數(shù)據(jù)辨識與修正領(lǐng)域的應(yīng)用展開了研究。
論文闡述了云技術(shù)與電力系統(tǒng)不良數(shù)據(jù)處理的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀,研究了批處理云計(jì)算框架Hadoop與實(shí)時云計(jì)算框架Storm的核心技術(shù)與
2、實(shí)現(xiàn)機(jī)理,在此基礎(chǔ)上,從數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與拓?fù)淅碚搩蓚€方面設(shè)計(jì)了多種云計(jì)算下的不良數(shù)據(jù)處理算法。
數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)方面,提出了一種Hadoop下的分布式系統(tǒng)聚類算法用于數(shù)據(jù)預(yù)處理。通過將不良數(shù)據(jù)辨識問題轉(zhuǎn)化為二類分類問題,提出了一種基于支持向量機(jī)并采用滑動窗口機(jī)制的分布式不良數(shù)據(jù)處理算法,算法分為離線與在線兩個模式,離線模式采用Hadoop進(jìn)行分布式處理,首先對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類,對每個保留的類簇按時段劃分并分別訓(xùn)練SVM模型;在線模式
3、通過設(shè)置滑動窗口接收待辨識數(shù)據(jù),采用對應(yīng)的SVM模型辨識壞數(shù)據(jù)并采用線性插值法對其進(jìn)行修正。
拓?fù)淅碚摲矫?,提出了一種Storm下的針對全網(wǎng)有功功率的分布式不良數(shù)據(jù)處理算法。算法通過電路約束條件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理,在子網(wǎng)邊界處引入冗余信息使得Storm能夠?qū)γ總€子網(wǎng)進(jìn)行分布式計(jì)算,最后在母網(wǎng)層面整合計(jì)算從而實(shí)現(xiàn)全網(wǎng)數(shù)據(jù)辨識與修正。同時,提出了一種Storm下的分布式狀態(tài)估計(jì)算法。算法通過在聯(lián)絡(luò)線處引入虛擬節(jié)點(diǎn)并從虛擬節(jié)點(diǎn)處進(jìn)行子網(wǎng)分
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