【摘 要】
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针对不同粒度下时间单元的电力大数据多数据流处理过程的空间复杂度高、时延性高,提出了满足其处理实时性需求的技术及方法。从多个角度构建了电力大数据流计算服务体系,挖掘
【基金项目】
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宁夏重大科技项目(NX20190003742)
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针对不同粒度下时间单元的电力大数据多数据流处理过程的空间复杂度高、时延性高,提出了满足其处理实时性需求的技术及方法。从多个角度构建了电力大数据流计算服务体系,挖掘并监测该多数据流;将多数据流划分为不同线程块,组建并计算相关系数方阵;构建了多数据流的跨总线四层时序空间模型;利用交替方向乘子法进行电力多数据流协同计算,实现多数据流的全局更新,以及挖掘、监测、复杂度降载,提升处理效率。仿真试验表明,所提方法时延性较低,CPU占用率较低,具有鲁棒性。
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