基于大数据技术的配电网运行状态评估

发布时间：2024-05-10 00:11

　　配电网是电力系统的重要组成部分,是为用户配电和供电的关键环节,它的投资规模、运营成本和社会经济效益远大于输电网,准确评估配电网的运行状态是电网安全稳定运行的基础。与输电网相比,配电网的结构更加复杂,配电设备众多,配电自动化水平低,运行数据采集困难,增加了配电网运行状态评估的难度。另一方面,随着智能电网的建设,以及5G技术和物联网技术的发展,电网采集的数据将指数级增加。因此,通过信息化提高电网的智能化水平,以及采用大数据技术从海量的配电网数据中挖掘有价值的信息成为了关键的一环。本文是在国家电网公司科研项目《基于大数据分析的配电网运行状态评估与预警方法研究》的支持下,结合配电网的实际现状,即供电公司已有各种软件系统在采集配电网的基础数据、运行数据等,采用将传统评价方法与大数据技术结合的思路提出一种在并行计算框架下实施的运行状态评估方法,并开发了一套配电网运行状态评估软件系统,有助于发现配电网的薄弱环节和提升配电网精益化运维水平。全文的主要工作如下:(1)构建了一套涵盖配电网各个重要方面的指标体系,该指标体系分为目标层、准则层和指标层。准则层包括电网结构、运行故障和装备水平等6个因素,指标层...

【文章页数】：89 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图3.5单项指标得分柱状图

3配电网运行状态评估方法29图3.5单项指标得分柱状图Fig.3.5Histogramofindividualindicatorscores从表3.6中可以看出，该辖区的供电区域A当天的整体运行情况得分为83.09分，评分为―良‖，因为当天发生了3次运行故障，以及该区域的10kV....

图4.4WordCount并行计算时间线

4基于大数据技术的软件系统分析与整体架构设计35HadoopisgoodSparkisfastSparkmorebetterword.txtsc.textFile("hdfs://")HadoopisgoodSparkisfastSparkmorebetterRDD(lines)....

图4.5Spark、Hadoop运行WordCount的速率比Fig.4.5Spark,HadooprunningWordCountrateratio

重庆大学硕士学位论文36现Spark更擅长使用内存来运算加速。本文使用的是一个Master节点，两个Slave节点的集群，因为集群规模较小，当数据量大时，会导致JVM垃圾回收（GarbageCollection）的时间增多，但是在同样的测试环境中，Spark比Hadoop更加快速....

图4.6Spark、Hadoop运行WordCount时间对比图

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本文编号：3968585