【摘 要】
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随着电能质量监测点数量不断增多,监测网络持续扩大,电压暂降分析数据海量化、异构化、多态化,并呈现大数据趋势。传统的暂降事件逐个串行计算的方法已无法满足大数据的分析
【机 构】
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华北电力大学控制与计算机工程学院;
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随着电能质量监测点数量不断增多,监测网络持续扩大,电压暂降分析数据海量化、异构化、多态化,并呈现大数据趋势。传统的暂降事件逐个串行计算的方法已无法满足大数据的分析效率需求。Hadoop云计算是一种针对大数据分析计算的开源解决方案。介绍电压暂降数据分析传统算法的利弊,提出一种基于云计算平台下Map Reduce编程框架的电压暂降计算方法,将不同暂降事件层次化并行处理,传入不同的映射值,计算出电压有效值,排序后用化简值整合并计算出电压暂降特征值。通过对2种方法的效率进行对比,验证了基于云计算平台的电压暂降并行算法的优越性。
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