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大数据是当今IT重要的发展趋势。其发展将对电力企业的信息化建设产生深远的影响,而Hadoop作为大数据领域最有影响力的开源产品,被国内外各厂商广泛使用。随着电力用电信息采集系统建设的进展。不断增加的数据量使得传统的线损分析方法已经无法满足业务要求。文章通过并行计算技术,采用Hadoop平台实现台区线损分析系统的并行化改造,用以提升台区线损应用的计算效率。通过选取某省电力公司线损分析系统实际数据进行对比,实验证实新的并行线损分析系统性能远远超出传统0racle架构的线损系统,为未来并行计算技术在电量与线损管理系统的应用提供依据。 相似文献
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随着各类采集、监测应用的不断深化,有线电视网络的终端数量越来越多,实时性要求越来越高,无线网络已不堪重负。有线电视网络覆盖面较广,作为远程通信的主通道,其前景极为广阔。文章在主站系统上,采用Linux+EPoll多路复用技术,优化网络处理模块,明显地降低了CPU占用时间,提高了设备利用率。 相似文献
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电力营销经过多年的信息化发展,企业内部已经建立大量异构型应用系统,产生了大量分散的结构化、半结构化、非结构化数据。基于云计算及大数据技术的电力"求索"搜索引擎技术,构建集中式数据中心全文检索的索引,实现对大规模不同业务功能和业务数据的统一检索,满足用户从大量异构业务系统和海量数据中进行快速检索的要求。电力"求索"搜索引擎技术基于开源的Elastic Search,利用分布式索引、分布式检索、分布式缓存技术,实现分布式全文检索平台,提供对大规模索引数据的高效管理与快速、灵活的访问能力。通过搜索引擎技术,综合利用文本挖掘、自然语言处理、信息检索等领域的技术,进一步提高全文检索的查准率、查全率。该技术的应用,可以满足大规模不同业务数据的统一检索的需求;并同时满足大规模数据检索请求的快速响应要求。 相似文献
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基于云计算的电力大数据分析技术与应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为解决电力数据分析系统在大数据时代面临的严重的性能与可伸缩性瓶颈,更好地满足生产、营销等系统的需求,分析了云计算技术的优势,提出了基于云计算的电力大数据分析系统体系结构及关键技术。基于分布式并行计算框架Hadoop和Hive,面向电力大数据特征,设计了多维索引、SQL自动翻译工具和支持数据更新的混合存储模型3项性能提升技术,实现对传统电力数据分析系统的升级优化。在浙江电力用电信息采集系统的实际部署经验表明,和传统电力数据分析系统相比,该系统以1/8的硬件成本,获得平均5倍的性能优势。证明了云计算技术能够显著提升电力大数据查询与分析性能并有效降低成本。 相似文献
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摘要: 电力营销经过多年的信息化发展,企业内部已经建立大量异构型应用系统,产生了大量分散的结构化、半结构化、非结构化数据。基于云计算及大数据技术的电力"求索"搜索引擎技术,构建集中式数据中心全文检索的索引,实现对大规模不同业务功能和业务数据的统一检索,满足用户从大量异构业务系统和海量数据中进行快速检索的要求。电力"求索"搜索引擎技术基于开源的Elastic Search,利用分布式索引、分布式检索、分布式缓存技术,实现分布式全文检索平台,提供对大规模索引数据的高效管理与快速、灵活的访问能力。通过搜索引擎技术,综合利用文本挖掘、自然语言处理、信息检索等领域的技术,进一步提高全文检索的查准率、查全率。该技术的应用,可以满足大规模不同业务数据的统一检索的需求;并同时满足大规模数据检索请求的快速响应要求。 相似文献
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风电作为可再生能源,具有波动性、间歇性和随机性的特点,容易造成电力系统的不稳定。通过对风电功率进行预测,不仅可以保证电能质量,而且可以降低电力系统运行成本。传统的几种风电功率预测技术均存在一定的局限性。针对上述问题,提出一种基于思维进化算法的风电功率预测方法,并构建了预测模型。结合风电场风电实测数据进行仿真分析,结果表明所提出的方法可以有效可靠地进行风电功率预测,具有良好的工程应用前景。 相似文献
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