用电计量装置在线监测与诊断系统的研究与开发

发布时间：2017-04-28 00:09

  本文关键词：用电计量装置在线监测与诊断系统的研究与开发，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：近年来,随着智能电网的建设与发展,电力数据呈现出爆发式增长的态势。2010年,国家电网用电信息采集系统正式上线运行,系统经过两年多的稳定运行,实现了各类数据的采集存储,积累了大量的数据。但随着终端接入数量和采集数据量不断增长,各类采集终端、计量装置的现场故障较多,由于其种类众多、数量巨大,给使用人员带来了很大的现场维护压力。这就迫切的需要一个能智能诊断故障、在线监测异常且能处理大数据的系统来助力各网省公司优化系统流程、提高管理效率、节约企业成本。用电计量装置在线监测与诊断系统便应运而生。本文首先阐述了用电计量装置在线监测与诊断系统的研究背景和意义,分析了现有大数据技术与电网故障诊断在国内外的发展现状,研究了Hadoop技术,包括分布式计算框架Map Reduce、分布式文件系统HDFS、分布式数据仓库Hive,以及专家系统的相关技术。接着对用电计量装置在线监测与诊断系统进行了系统需求分析,设计了系统总体架构与功能、数据库等。最后,实现了系统的关键模块,包括故障诊断知识库模块、异常诊断模块(分为历史数据的抽取与转换、异常特征计算、知识规则计算、结果数据导出)等。系统的实现有效解决了当前海量计量装置数据的存储、处理及诊断分析问题,使系统效率得到了很大提升。
【关键词】：电网故障诊断 大数据 Hadoop 专家系统
【学位授予单位】：华北电力大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TP311.13
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第1章 绪论9-14
• 1.1 研究背景及意义9
• 1.2 课题的国内外研究现状9-13
• 1.2.1 故障诊断9-11
• 1.2.2 分布式计算11-13
• 1.3 论文主要研究内容13
• 1.4 论文的组织结构13-14
• 第2章 课题相关技术14-25
• 2.1 分布式系统HADOOP概述14-22
• 2.1.1 分布式文件系统HDFS14-17
• 2.1.2 分布式编程框架Map Reduce17-19
• 2.1.3 分布式数据仓库Hive19-22
• 2.1.4 并行ETL工具Sqoop22
• 2.2 专家系统概述22-24
• 2.2.1 知识库23-24
• 2.2.2 推理机24
• 2.3 本章小结24-25
• 第3章 在线监测与诊断系统的分析与设计25-34
• 3.1 系统需求分析25-27
• 3.1.1 存在的问题分析25
• 3.1.2 系统的基本功能需求25-26
• 3.1.3 系统的性能需求26-27
• 3.2 系统总体设计27-28
• 3.2.1 系统总体架构27-28
• 3.3 系统功能设计28-30
• 3.3.1 故障诊断知识库管理28-29
• 3.3.2 异常诊断29
• 3.3.3 异常信息查询29-30
• 3.3.4 系统管理30
• 3.4 数据库设计30-33
• 3.5 本章小结33-34
• 第4章 在线监测与诊断系统的部分实现34-50
• 4.1 系统开发及运行环境34-36
• 4.1.1 系统硬软件环境34-35
• 4.1.2 系统运行环境搭建35-36
• 4.2 故障诊断知识库管理36-39
• 4.2.1 专家规则库构建37-38
• 4.2.2 专家规则库更新38-39
• 4.3 异常诊断39-48
• 4.3.1 历史数据的抽取与转换39-40
• 4.3.2 异常特征计算40-45
• 4.3.3 知识规则计算45-47
• 4.3.4 计算结果导出47-48
• 4.3.5 异常诊断功能测试48
• 4.4 异常查询48-49
• 4.5 本章小结49-50
• 第5章 总结与展望50-52
• 5.1 总结50
• 5.2 展望50-52
• 参考文献52-55
• 致谢55

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