基于云计算的智能变电站设备状态监测

发布时间：2017-10-17 12:09

  本文关键词：基于云计算的智能变电站设备状态监测

  更多相关文章： 智能变电站 状态监测 Hadoop 决策树 Clara聚类

【摘要】：2015年我国提出了中国制造2025的计划,各行各业对电力的供应要求越来越高,由此电网的负荷越来越大,智能变电站的工作压力也越来越大。在高负荷下,电气设备产生的监测数据也会越来越多,特别是在极端天气下产生的数据会剧增,传统的电力设备监测系统已经不能满足需求,需要开发出一套能够处理海量电力数据的新系统。针对以上问题,本文首先分析了目前智能变电站监测系统对电气设备产生的数据分析和处理的缺陷,并简单介绍了一种新的运算处理模式——云计算,结合云计算的优点,选取了基于Hadoop平台的云计算系统进行智能变电站的设备监测。其次,在充分利用资源的情况下,搭建了基于Windows系统的Hadoop集群,配置安装了核心分布式数据系统HDFS和Map Reduce并行编程处理系统。应用Clara聚类算法对绝缘子泄漏电流进行聚类分析;用C4.5决策树算法分析处理SF6断路器的实时监测数据。最后我们把Clara聚类算法和C4.5决策树算法在Map Reduce的分布式并行模式下进行函数配置和优化,使其可以运行在HDFS的分布式文件系统的环境中。做完相应准备工作后输入数据,进行试验验证,验证了基于Hadoop云计算平台处理数据的高效、可靠性,可以应用在变电站设备监测中。本文对Hadoop平台的云计算系统在智能变电站设备监测中的应用提供了新的思路;这也是在大数据时代对智能电网的监测及数据处理做了一次有益的尝试。
【关键词】：智能变电站 状态监测 Hadoop 决策树 Clara聚类
【学位授予单位】：东北石油大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM63;TM76
【目录】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-8
• 第一章 绪论8-13
• 1.1 研究背景及意义8
• 1.2 国内外的研究现状8-11
• 1.2.1 传统的监测系统和监测方法8-9
• 1.2.2 基于Hadoop的云计算9-11
• 1.3 本文的主要工作和章节安排11-13
• 1.3.1 本文的主要工作11-13
• 第二章 智能电网下Hadoop云计算技术13-23
• 2.1 基于Hadoop平台的HDFS分布式文件系统13-15
• 2.1.1 HDFS的模型介绍13-15
• 2.1.2 HDFS的特性分析15
• 2.2 基于Hadoop平台的HBase分布式存储系统15-17
• 2.2.1 HBase的组成部分15-16
• 2.2.2 HBase的数据模型16-17
• 2.3 基于Hadoop平台的MapReduce分布式处理系统17-20
• 2.3.1 Map Reduce 简介17-18
• 2.3.2 Map Reduce 处理作业的流程18-20
• 2.4 智能电网下的Hadoop技术20-22
• 2.5 本章小结22-23
• 第三章 智能算法在MapReduce下的调优和配置23-37
• 3.1 电子监测系统中已经开发的方法23-27
• 3.1.1 BP神经网络算法23-25
• 3.1.2 人工智能的专家系统25-27
• 3.2 聚类算法的分析与优化27-30
• 3.2.1 聚类算法简介27-28
• 3.2.2 K-Means算法及其改进算法28-30
• 3.2.3 Clara聚类算法30
• 3.3 C4.5 决策树算法在并行模式下进行优化30-36
• 3.3.1 决策树算法简介30-31
• 3.3.2 决策树算法的基本思想和构造方法31-32
• 3.3.3 C4.5 决策树算法32-34
• 3.3.4 C4.5 决策树算法基于MapReduce的并行模式优化34-36
• 3.4 本章小结36-37
• 第四章 智能电网Hadoop平台搭建与算法配置37-51
• 4.1 Hadoop平台的搭建37-43
• 4.1.1 安装和配置Cygwin37-39
• 4.1.2 搭建Hadoop集群39-41
• 4.1.3 安装及配置HDFS系统41-43
• 4.2 绝缘子泄漏电流的监测43-48
• 4.2.1 提取绝缘子泄漏电流数据43-44
• 4.2.2 设计HBase存储系统44-45
• 4.2.3 配置MapReduce分析处理系统45
• 4.2.4 Clara聚类分析的实现45-48
• 4.3 SF_6断路器设备故障状态预测48-50
• 4.4 本章小结50-51
• 第五章 变电站设备状态监测实验51-54
• 5.1 求取绝缘子泄漏电流聚类中心51
• 5.2 SF_6断路器故障检测51-52
• 5.3 Hadoop集群处理速度对比52-54
• 结论54-55
• 参考文献55-59
• 发表文章目录59-60
• 致谢60-61

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本文编号：1048749