基于大数据的电力故障自动分析系统设计与开发

发布时间：2020-03-22 21:21

【摘要】：随着我国工业进程的不断发展,社会对电力的需求越来越大,在新能源并网构建智能电网的影响下,受新能源自身不稳定的特点影响对电网系统的稳定性和安全性冲击特别的大。鉴于对电力安全平稳运行的保护,对电力设备信息进行监测是十分必要的,尤其是对于不可预期性的电力故障分析是保障用电安全的关键。然而由于电力设备种类繁多、数量巨大,并且受自然环境影响监测数据波动非常的频繁,这致使设备信息的数据量会在短时间内快速增长,已经超出了普通计算机能够处理的能力。为此利用大数据技术对电力设备产生的海量数据进行存储并准确分析和预测电力设备的运行情况,对电力设备故障作出有效的辅助判断具有一定的可行性。目前,电力设备状态的监测主要是基于大数据的电力设备状态信息管理为主,利用分布式系统对电力设备运行状态信息进行存储,并通过聚类分析算法对电力设备运行状态的稳定性进行对比分析。这种方式虽然在一定程度上对电力故障分析提供了技术支持,但是由于电力设备在不同环境下的表现各不相同,该方法缺乏一定的普适性。本文以电力设备运行状态动态分析为切入点,基于Hadoop的电力设备状态信息系统数据构建大数据的电力故障自动分析系统,研究目的是为了能够灵活的对各个电力设备在不同环境条件下自动设置电力故障极限值,保证不同设备具有各自独立的性能指标参数,进而提高电力故障判断的准确性,尤其是解决不可预期性的电力故障分析问题。首先通过文献研究法对目前国内外有关电力故障分析的方法进行归纳总结,重点分析电力故障分析方法的准确性、效率性和智能性,介绍大数据的电力故障自动分析系统涉及到的关键性技术,包括Hadoop技术、基于Hadoop的电力设备状态信息系统、Java性能跟踪工具和递归随机搜索算法。其次,对电力故障自动分析系统的需求进行分析,分别从功能、性能和可行性三个方面探讨构建电力故障自动分析系统的目标。最后进行电力故障自动分析系统设计,采用模块化进行电力故障自动分析系统设计划分电力故障指标抓取模块、分析预测模块和自动优化模块,利用MapReduce实现故障评估算法对电力设备的故障进行评估,并对电力设备运行指标参数进行优化,实现利用递归随机搜索算法解决不同电力设备运行指标参数限值灵活设定的问题。通过对系统的实现和系统的测试,证明了此次设计与开发的基于大数据的电力故障自动分析系统在电力设备故障判断中具有较好的灵活性,能够针对不同的电力设备进行个性化的电力故障限值设定,提高了电力故障分析的有效性和准确性。
【图文】：

再通过Ｒｅｄｕｃｅ简化函数对所有映射建立共享键组１２５１。ＭａｐＲｅｄｕｃｅ采用的是Ｍ／Ｓ逡逑（Ｍａｓｔｅｒ／Ｓｌａｖｅ）架构，纟丨邋１邋件包含存邋Ｃｌｉｅｎｔ邋组件、ＪｏｂＴｒａｃｋｅｒ邋组件、ＴａｓｋＴｒａｃｋｅｒ邋组件和邋Ｔａｓｋ逡逑姐件。ＭａｐＲｅｄｕｃｅ模型结构如图２－１所示｜２６１：逡逑６逡逑

屯力设备Ｉ逦电力设备２逦１１１力设备Ｍ逡逑图２－２基于Ｈａｄｏｏｐ的电力设备状态信息系统结构逡逑电力设备状态信息采集区域是为各种类型的屯力设备安装设格状态监测Ｕ息采集装逡逑置，根据电力设备特点以不同的数据格式和频率进行采集，并通过无线网络将采集到的数逡逑据存储到存储系统｜２９１。存储系统采用ＨＤＦＳ＋ＨＢａｓｅ方式对数据进行存储管理，其中ＨＤＦＳ逡逑存储海量的电力设备状态信息数据，ＨＢａｓｅ存储实时性数据。分析系统通过ＭａｐＲｅｄｕｃｅ进逡逑行分析计算，对电力设备状态进行监控｜３Ｑ｜。逡逑２．３邋Ｊａｖａ性能跟踪工具逡逑Ｈａｄｏｏｐ集群采用Ｌｉｎｕｘ系统和Ｊａｖａ语言进行搭建，；Ｋ：兼荇Ｊａｖａ忭能跟踪丨：八？对系统逡逑性能的动态跟踪【３１１。在Ｊａｖａ性能跟踪工具中，ＢＴｒａｃｅ是－种开源的动态跟踪工具，可以逡逑对不可预测的流量、错误的代码问题、并发性问题等进行追踪。ＢＴｒａｃｅ被常川于Ｊａｖａ诊断，，逡逑能够在代码层进行ｔｒａｃｅ
【学位授予单位】：扬州大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：TP311.52

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本文编号：2595641