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伴随智能电网建设的推进以及电网设备在线监测装置的广泛应用,海量的电网设备状态监测数据累计下来.如何有效利用这些监测数据,用于电网设备状态评估是值得研究的课题.尝试将半监督学习引入k-means聚类算法,并利用MapReduce模型,设计实现了并行化的半监督聚类方法,用于电网设备状态评估.以实测绝缘子泄露电流数据为例,验证了算法的聚类性能和时间效率.