实时大数据处理技术在状态监测领域中的应用

发布时间：2018-09-12 15:12

【摘要】：随着智能电网建设和研究的不断推进,对输变电设备状态监测的广度和深度不断加强,状态监测过程中收集的数据量呈指数级增长。然而,电力系统要求对生产、管理、运营能够实时监控,对在线监测系统的实时性要求很高。现有的大数据处理技术(如Map Reduce等适合离线大数据分析)应用于在线状态监测系统时,其性能很难保证。根据状态监测数据特点,利用Storm实时处理监测数据流,设计了数据流处理拓扑结构和消息树;利用Spark内存集群计算技术,提高状态评价和数据分析算法的性能,设计了k-means的聚类算法,实现数据的聚类划分。最后提出了结合大数据处理、实时流数据处理和内存批处理技术的状态监测数据实时分析框架。
[Abstract]:With the continuous development of smart grid construction and research, the breadth and depth of state monitoring of power transmission and transformation equipment has been strengthened, and the amount of data collected in the state monitoring process has increased exponentially. However, power systems require real-time monitoring of production, management and operation, and real-time requirements for on-line monitoring systems. It is difficult to guarantee the performance of existing big data processing technology (such as Map Reduce and so on) when it is applied to on-line condition monitoring system. According to the characteristics of state monitoring data, the data stream processing topology and message tree are designed by Storm real-time processing, and the performance of state evaluation and data analysis algorithm is improved by using Spark memory cluster computing technology. The clustering algorithm of k-means is designed to realize data clustering. Finally, a real-time analysis framework of state monitoring data based on big data processing, real-time stream data processing and memory batch processing is proposed.
【作者单位】： 华北电力大学新能源电力系统国家重点实验室;国网冀北电力有限公司技能培训中心;
【基金】：中央高校基本科研业务费专项资金(13MS103) 河北省自然科学基金(F2014502069)资助项目
【分类号】：TM76

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本文编号：2239422