【摘 要】
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针对传统变压器故障诊断方法存在小样本问题下分类效果差、海量监测数据的识别效率低下等问题,提出基于Spark计算框架的并行化变量预测模型。首先采用HDFS作为内存式存储系统
【机 构】
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新能源电力系统国家重点实验室（华北电力大学）
【基金项目】
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国家自然科学基金项目资助(5167702)~~
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针对传统变压器故障诊断方法存在小样本问题下分类效果差、海量监测数据的识别效率低下等问题,提出基于Spark计算框架的并行化变量预测模型。首先采用HDFS作为内存式存储系统,面向行存储的RowMatrix作为分布式矩阵存储结构,利用广播变量、调整分区数进行并行度优化。其次训练4种数学模型获取故障类型的最佳模型及相关参数完成故障诊断。实验结果表明,并行变量预测模型识别精度高于支持向量机,计算效率优于单机环境,对高维特征向量有较好的适应性。
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