电力设备监测大数据分析方法--聚文网

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内容简介

随着智能电网建设的不断推进，智能化电力一次设备和常规电力设备的在线监测都得到了较大发展并成为趋势，监测数据变得日益庞大，电力设备在线监测系统越来越面临巨大的技术挑战。本书以电力设备监测大数据的存储和并行处理方法为研究对象，利用云计算和大数据处理技术（Hadoop\Spark\MaxCompute\StreamCompute\DataHub\DataV）对电力设备监测大数据的存储方法、数据在分布式平台下的分布策略、波形信号的并行分析和特征提取方法、多源数据的并行关联查询和分析方法、监测数据的并行聚类方法以及短时高并发报警数据的实时模式识别、监测数据流式计算和大数据可视化等问题进行了系统深入的研究。

作者简介

宋亚奇，华北电力大学电力系统及其自动化博士，阿里云大数据不错认证讲师。主要研究方向为阿里云云计算技术、大数据处理技术以及云计算技术在电力系统中的应用。

前言
第一章电力设备监测大数据的特点和所面临的技术挑战
第一节电力设备监测大数据的特点
第二节电力设备监测数据存储和数据处理所面临的技术挑战
第三节电力设备监测数据存储和数据处理的研究现状
参考文献
第二章云计算与大数据处理技术
第一节云计算与大数据的关系
第二节大数据处理技术概述
参考文献
第三章基于Hadoop的电力设备监测大数据存储与处理方法
第一节监测大数据的存储和批量计算需求
第二节 Hadoop大数据处理技术
第三节电力设备高速采样数据的Hadoop存储方法研究
第四节 Hadoop平台下电力设备监测数据的存储优化与并行分析
第五节云平台下并行EEMD局部放电信号去噪方法研究
第六节基于并行化半监督K-means聚类的电力设备状态评估
第七节并行化分形维数特征提取与密度聚类划分
参考文献
第四章基于Spark的电力设备监测大数据并行分析及其应用研究
第一节 Spark大数据处理技术
第二节电力设备状态快速模式识别
参考文献
第五章基于大数据计算服务的局部放电相位分析和模式识别
第一节大数据环境下传统局部放电相位分析的局限性
第二节自建Hadoop存储系统的局限性
第三节大数据计算服务的存储模式和并行计算模型
第四节并行化PD信号分析整体流程
第五节数据预处理和数据上传
第六节变压器局部放电数据的MaxCompute表存储方法
第七节 PD信号放电基本参数n-q-ψ并行提取算法
第八节谱图构造和统计特征计算
第九节并行化KNN局部放电类型识别
第十节实验结果与分析
参考文献
第六章基于Stream Compute的电力设备监测数据实时分析
参考文献
第七章同步多通道的电力设备状态监测数据特征提取方法
第一节同步多通道监测数据的多尺度分析研究的意义
第二节同步多通道监测数据的多尺度分析研究现状
第三节同步多通道监测数据的多尺度分析研究方案
参考文献
第八章总结与展望
第一节总结
第二节展望

电力设备监测大数据分析方法

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