【摘 要】
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为处理海量的电力设备监测数据,满足智能电网快速诊断检修需求,以电力变压器故障诊断为例,提出了基于Spark环境下电力变压器监测数据并行诊断方法。以油中溶解气体数据作为实
【机 构】
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华北电力大学控制与计算机工程学院,国网冀北电力有限公司承德供电公司
【基金项目】
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河北省自然科学基金（F2014502069）, 国家电网（2014MS129）
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为处理海量的电力设备监测数据,满足智能电网快速诊断检修需求,以电力变压器故障诊断为例,提出了基于Spark环境下电力变压器监测数据并行诊断方法。以油中溶解气体数据作为实验输入,利用并行朴素贝叶斯进行故障分类。实验结果表明,并行朴素贝叶斯方法在变压器故障诊断中诊断速度要快于传统的单机环境下诊断速度,基于Spark电力设备监测数据并行诊断实验平台,能够快速处理数据量规模巨大、模型复杂的场景;集群加速比随着节点个数增加明显提高,能够适用电网大数据快速处理的需求。
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