一种基于云计算的电压暂降并行计算方法

发布时间：2018-05-24 09:26

  本文选题：大数据 + Hadoop　； 参考：《中国电机工程学报》2014年31期

【摘要】：随着电能质量监测点数量不断增多,监测网络持续扩大,电压暂降分析数据海量化、异构化、多态化,并呈现大数据趋势。传统的暂降事件逐个串行计算的方法已无法满足大数据的分析效率需求。Hadoop云计算是一种针对大数据分析计算的开源解决方案。介绍电压暂降数据分析传统算法的利弊,提出一种基于云计算平台下Map Reduce编程框架的电压暂降计算方法,将不同暂降事件层次化并行处理,传入不同的映射值,计算出电压有效值,排序后用化简值整合并计算出电压暂降特征值。通过对2种方法的效率进行对比,验证了基于云计算平台的电压暂降并行算法的优越性。
[Abstract]:With the increasing number of power quality monitoring points and the continuous expansion of the monitoring network, the voltage sag analysis data are quantified, isomerized, polymorphic, and present the trend of big data. The traditional method of sequential computing for downtime events can no longer meet the analysis efficiency requirements of big data. Hadoop cloud computing is an open source solution for big data analysis and computation. This paper introduces the advantages and disadvantages of traditional algorithms for voltage sag data analysis, and proposes a calculation method of voltage sag based on Map Reduce programming framework under cloud computing platform. The voltage effective value is calculated, and the voltage sag eigenvalue is calculated. By comparing the efficiency of the two methods, the superiority of the voltage sag parallel algorithm based on cloud computing platform is verified.
【作者单位】： 华北电力大学控制与计算机工程学院;
【分类号】：TM714.2

【参考文献】

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【共引文献】

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本文编号：1928536