基于大數(shù)據(jù)分析的電氣設(shè)備狀態(tài)評估技術(shù)研究.pdf

1、對大數(shù)據(jù)的重視在我國已經(jīng)上升到了國家的高度。山東舉行了“大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在輸變電設(shè)備狀態(tài)評估中的研究及應(yīng)用”啟動會，此課題的創(chuàng)新之處在于將大數(shù)據(jù)分析技術(shù)應(yīng)用在狀態(tài)評估中。本論文以該課題為依托，將基于大數(shù)據(jù)分析的電氣設(shè)備狀態(tài)評估模型應(yīng)用到“國網(wǎng)運檢智能化分析管控系統(tǒng)”（以下簡稱管控系統(tǒng)）中。
　　現(xiàn)在經(jīng)濟的發(fā)展依賴于電力的提供，所以對電力增長的需求導(dǎo)致電力設(shè)備和其包含的狀態(tài)數(shù)據(jù)也在急劇增加。電力設(shè)備海量狀態(tài)信息的快速并行分析是當(dāng)前電網(wǎng)

2、狀態(tài)評估領(lǐng)域需要解決的重要問題之一。本文充分將大數(shù)據(jù)分析與電力設(shè)備狀態(tài)的評估結(jié)合在一起，能有效的提升評估的可靠性和準(zhǔn)確性。本文的主要內(nèi)容如下：
　　首先詳細(xì)地描述了電氣設(shè)備狀態(tài)評估在國內(nèi)外的研究現(xiàn)狀和發(fā)展前景，分析了現(xiàn)有的狀態(tài)評估方法存在的問題，為下一步評價模型的建立奠定基礎(chǔ)；同時，詳細(xì)介紹了建立在Hadoop上的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的研究進展與現(xiàn)狀。
　　其次又說明了本文需要解決的問題是如何在大量且類型繁雜的狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)中快速可

3、靠的對電力設(shè)備進行評估；通過對大數(shù)據(jù)分析過程的研究，確定使用AR模型和SOM神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對某個連續(xù)的電力設(shè)備狀態(tài)量進行處理，將連續(xù)不間斷的監(jiān)測數(shù)據(jù)離散化為線性空間中的單個序列，并以時間為軸線，對狀態(tài)量的轉(zhuǎn)移概率進行計算，建立狀態(tài)評價模型。
　　最后設(shè)計了基于大數(shù)據(jù)分析技術(shù)的管控系統(tǒng)，將設(shè)計的電力設(shè)備狀態(tài)評估模型作為通用組件應(yīng)用到系統(tǒng)中。文中詳細(xì)介紹了大數(shù)據(jù)平臺Hadoop集群的搭建，并對集群的參數(shù)進行調(diào)整以使性能達(dá)到最優(yōu)，在集群的