【摘 要】
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随着在线监测的推广应用,输变电设备监测中心已在国内许多电网相继建立,在极端条件下很多电力设备的局部放电(partial discharge,PD)越限数据会蜂拥而至,其快速处理最具挑战
【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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中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2015XS106);河北省自然科学基金项目(F2014502069)~~
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随着在线监测的推广应用,输变电设备监测中心已在国内许多电网相继建立,在极端条件下很多电力设备的局部放电(partial discharge,PD)越限数据会蜂拥而至,其快速处理最具挑战性。针对传统局部放电相位分析(phase resolved partial discharge,PRPD)方法处理大数据时的效率低下问题,该文提出了基于Map Reduce编程模型的并行化PRPD分析算法(P-PRPD),实现了海量PD信号的并行基本参数提取、统计特征计算与放电类型识别。在实验室中构造了4种放电模型并采集了大量PD信号,对所提算法在拥有6台计算节点的Hadoop平台上进行了详细的性能评估和实验分析。实验和分析结果表明,该算法在处理海量PD信号时较传统方法具有显著的效率提升,模式识别总准确率达到90%,满足工程应用需求。
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