电力信息系统大数据的高性能处理方法研究

发布时间：2017-08-07 05:06

  本文关键词：电力信息系统大数据的高性能处理方法研究

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【摘要】：在大数据时代,电力大数据的价值受到越来越多的关注。随着电力信息化工作的日益推进,电力数据呈现出爆发式的增长,各类电力信息系统的使用频度、并发访问量及统计计算业务量呈几何级增长。而国家电网公司信息化建设一级部署的建成,在为电力信息系统带来管理优势的同时,也导致某些大数据量、高并发性应用性能很差。为解决电力信息系统中日益增长的数据量和落后的计算能力之间的矛盾,高性能的计算方法亟待研究和使用。信息技术时代的基石是建立在“计算”之上的。目前常用于处理大数据计算的高性能算法包括：分布式计算MapReduce、HANA内存计算、Oracle Exadata一体机等。这些方法用于电力信息系统中能在一定程度上提升系统的功能,但也存在磁盘I/O性能瓶颈、经济成本高、改造工作量大等问题。且部分核心技术的保密,使系统后期运维困难。文章基于现有高性能计算方法的思路,提出了一种融合对象化、并行计算、内存计算等技术的对象化并行计算框架(Objectification Parallel Computing Architecture,以下简称OPCA)。2015年10月,该算法开始在国家电网资产质量监督管理、设备(资产)精益管理等系统中投入使用。经实验验证和现场应用测试表明：OPCA在大幅度提高系统可靠性的同时,提升系统计算效率达数百倍,在计算效率、可靠性和系统改造工作量等方面优于国内外同类产品。
【关键词】：大数据电力信息系统高性能计算内存计算对象化并行计算
【学位授予单位】：东南大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TM73;TP311.13
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-9
• 第一章 绪论9-17
• 1.1 论文研究背景9-10
• 1.2 电力信息系统概述10-11
• 1.2.1 电力信息系统基本特征10
• 1.2.2 电力信息系统存在的问题10-11
• 1.2.3 电力信息系统改造原则11
• 1.3 国内外研究方法11-15
• 1.3.1 MapReduce分布式计算12-13
• 1.3.2 HANA内存计算13-14
• 1.3.3 Oracle Exadata一体机技术14-15
• 1.3.4 对象化并行计算框架OPCA15
• 1.4 论文组织结构15-17
• 第二章 Hadoop并行计算框架17-27
• 2.1 Hadoop基本概念17-18
• 2.2 分布式并行计算MapReduce18-22
• 2.2.1 编程模式18-19
• 2.2.2 执行概览19-22
• 2.3 分布式文件系统HDFS22-24
• 2.4 本章小结24-27
• 第三章 OPCA系统设计27-49
• 3.1 OPCA概述27
• 3.2 OPCA的关键技术27-33
• 3.2.1 对象化27-29
• 3.2.2 并行计算29-30
• 3.2.3 内存优化30-33
• 3.3 OPCA的软件架构和工作机制33-45
• 3.3.1 OPCA的软件架构34-37
• 3.3.2 OPCA的模块设计37-38
• 3.3.3 OPCA的系统部署架构38-39
• 3.3.4 OPCA的工作机制39-42
• 3.3.5 OPCA的主要的类设计42-45
• 3.4 OPCA的可靠性保障45-49
• 第四章 OPCA验证分析及系统实施49-63
• 4.1 可用性分析49-50
• 4.2 电力系统可靠性的业务实现测试50-52
• 4.2.1 测试环境50-51
• 4.2.2 OPCA部署51-52
• 4.3 算例对比52-60
• 4.3.1 测试用例52-54
• 4.3.2 测试结果及分析54-60
• 4.4 本章小结60-63
• 第五章 总结与展望63-67
• 5.1 本文工作总结63-64
• 5.2 理论成果与应用64-65
• 5.3 未来工作展望65-67
• 参考文献67-69
• 作者简介69-71
• 致谢71

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