基于Spark的電網(wǎng)設(shè)備故障診斷技術(shù)研究.pdf

1、隨著智能電網(wǎng)建設(shè)的不斷深入，電網(wǎng)設(shè)備數(shù)量增加，設(shè)備監(jiān)測所產(chǎn)生的數(shù)據(jù)迅速增長，逐漸形成了智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)，如何在智能電網(wǎng)大數(shù)據(jù)背景下進(jìn)行電網(wǎng)設(shè)備的故障診斷是具有實際應(yīng)用價值的課題。面對海量的電網(wǎng)數(shù)據(jù)，鑒于傳統(tǒng)的電網(wǎng)設(shè)備故障診斷技術(shù)大都運行在單機(jī)環(huán)境下，其診斷時間過長、對單機(jī)資源要求高等問題逐漸顯露出來，而使用分布式并行處理方式的Spark技術(shù)，以內(nèi)存計算為主要手段，通過對集群資源的使用，能夠很好地解決這類問題。
　　本文首先研究大數(shù)據(jù)

2、技術(shù)和電網(wǎng)設(shè)備故障診斷理論，提出基于Spark的電網(wǎng)設(shè)備故障診斷方法。方法從故障診斷模型訓(xùn)練人手，針對傳統(tǒng)故障診斷算法提出并行化的方式。然后，本文研究并實現(xiàn)了支持向量機(jī)算法與K-means算法的并行化。其次，設(shè)計了一個以Spark為基本體系結(jié)構(gòu)的電網(wǎng)設(shè)備故障診斷平臺，并實現(xiàn)了平臺的基礎(chǔ)模型，為電網(wǎng)設(shè)備故障診斷方法提供高性能的并行計算環(huán)境。
　　最后，本文采集實際數(shù)據(jù)進(jìn)行了實例分析，以變壓器作為實證對象，利用變壓器油中溶解氣體數(shù)據(jù)進(jìn)