【摘 要】
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为了解决风电系统中多源异构数据类型不一致的问题,研究建立企业仓库和大数据平台系统,基于分布式架构实现并行查询和分析引擎,实现海量风电数据分布式存储和计算。大数据平台提供基于Mapreduce、Spark等技术的多种大数据计算引擎,支持Java、Scala、R、Python等多种语言,应内嵌常用算法库。采用Rational Rose建模工具建立风电数据标准化模型,建立具有层级关系的风电数据类的结构。
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为了解决风电系统中多源异构数据类型不一致的问题,研究建立企业仓库和大数据平台系统,基于分布式架构实现并行查询和分析引擎,实现海量风电数据分布式存储和计算。大数据平台提供基于Mapreduce、Spark等技术的多种大数据计算引擎,支持Java、Scala、R、Python等多种语言,应内嵌常用算法库。采用Rational Rose建模工具建立风电数据标准化模型,建立具有层级关系的风电数据类的结构。使用IEC61400-25的信息模型与不同的业务系统数据通讯及系统整合,基于数据库的频繁项集挖掘和关联规则学习的Apriori算法完成频繁项集挖掘任务。实验结果显示,本研究数据处理加速度可达到16,数据标准化效率较高。
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