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基于大数据的终端质量分析系统的设计与实现

发布时间:2021-07-31 22:54
  随着用电信息采集服务的全覆盖建设和用电采集终端的广泛应用,终端的日常维护工作显得尤为重要。终端故障异常往往会导致采集主站无法开展正常的采集业务,从而影响其它各项业务的开展,在实际解决终端故障问题中,都是由操作人员现场手动的检查处理,这样就加大了劳力成本,处理时间不及时,也会给用户带来诸多不便,因此,本文结合相关背景对终端设备各项数据进行分析判断,利用大数据建模的方法对运行终端进行质量分析,预先对可能发生故障的终端进行及时处理,可以极大的便利运行终端的日常维护工作。终端质量分析系统中的其中一个关键是建立准确的终端故障预测模型,利用大数据平台技术对海量历史采集数据、终端档案数据等多源数据进行集成和处理以获取与终端有关的详细数据,按照数据预处理、特征因素选择、构建预测模型和模型评估的方式实现终端故障预测模型的研发,并通过系统展示的方式对终端进行查实、处理和反馈,不断优化提高终端故障预测的准确性,实现对终端质量的实时监测和故障的预警,从而有利于提高终端维护的工作成效,节省企业的投资成本和维护成本。在对系统开发背景和建设智能电网的国内外研究现状作了进一步了解分析之后,明确本课题的主要工作内容和方... 

【文章来源】:山东大学山东省 211工程院校 985工程院校 教育部直属院校

【文章页数】:86 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

基于大数据的终端质量分析系统的设计与实现


图2-6终端质量分析业务用例图??终端参数查询用例描述表如表2-5所示

系统网络,网络架构,海量数据,运行稳定


3.2.1系统网络架构设计??根据基于大数据的终端质量分析系统的技术要求,建立系统网络技术架构,??如图3-2所示。??v?数据源y??j?J—?一??接口服务器_??<应用服务^\?^??^?_防火墙内部网络??4库服—,y?x^g¥s&My??图3-2系统网络架构图??针对系统性能要求合理的规划出系统的网络架构是系统设计中的重要环节,??保证系统能够运行稳定且高效,能够存储海量数据并进行有效的分析处理。由??于本系统的设计一般适用于电力企业内部人员查看终端档案信息、终端的运行??情况、终端的故障预测结果以及终端的处理工单等,本章节将系统设计为一个??内网网站,该局域网由路由器、交换机、防火墙、大数据平台、Web应用服务??器以及数据库服务器等组成。在本系统中,将中心路由器设置为一台运行防火??墙软件的PC机,通过它监测数据流,过滤掉一些攻击,尽可能地对外屏蔽网??络内部的信息

终端,故障预测,成功率,模型


?上结合终端的其他属性如使用时间、终端类型、生产厂家等应用贝叶斯网络模??型,以条件概率的方式对终端进行故障预测,其模型框架如图4-2所示。??GRU-BN?Forecast?Model??Pout???];——二:」叫??i言卞::古-卞II???1???online_?collection—?Terminal?features??rate?rate??图4-2终端故障预测模型??1.利用GRU门控机制对终端在线率和采集成功率预测??由数据预处理中的结果分析可知,终端在线率和采集成功率对终端故障判??别具有很大的影响权重,在这两个指标上含有充分多的终端信息,我们选择??GRU门控机制算法,不仅能够记忆历史的信息,选择性的忘记对目标不重要的??信息,而且能够在保留长期序列信息下减少梯度消失或梯度爆炸问题。我们利??用终端的历史数据预测终端在线率和采集成功率,基于GRU门控机制单元的运??算过程如图4-3所示。??I?!?4^1?1_?A?!??!?!?(T?CJ?tanli?i??;L:^L」」??图4-3基于GRU门控机制的一个单元??32??

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本文编号:3314328

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