| 智能电网大数据流式处理方法与状态监测异常检测 |
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| 引用本文： | 王德文,杨力平.智能电网大数据流式处理方法与状态监测异常检测[J].电力系统自动化,2016,40(14):122-128. |
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| 作者姓名： | 王德文 杨力平 |
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| 作者单位： | 华北电力大学控制与计算机工程学院, 河北省保定市 071003,华北电力大学控制与计算机工程学院, 河北省保定市 071003 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金资助项目(61074078) |
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| 摘 要： | 针对智能电网大数据流的实时性、易失性、无序性等特点,提出智能电网大数据的实时流处理框架,实现数据收集、数据缓冲与流式计算,满足状态监测异常检测与用电数据分析等快速处理需要。通过采集系统节点监听数据源变化并实时收集数据,利用消息订阅模式对数据进行缓冲,解决数据采集与流式计算速度不一致的问题。提出一种基于Storm的状态监测数据流滑动窗口处理方法,在规定时间内分批处理状态监测数据流,保证数据的连续计算,通过阈值判断进行异常检测。实验结果表明,在集群规模一定的条件下,适当地改变工作进程数以及执行器线程的并发数设置,可以增大滑动窗口的元件吞吐量,提高状态监测异常检测的实时处理效率。
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| 关 键 词： | 智能电网 大数据 实时流 状态监测 异常检测 滑动窗口 |
| 收稿时间： | 2015/8/28 0:00:00 |
| 修稿时间： | 3/9/2016 12:00:00 AM |
Stream Processing Method and Condition Monitoring Anomaly Detection for Big Data in Smart Grid |
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| WANG Dewen and YANG Liping.Stream Processing Method and Condition Monitoring Anomaly Detection for Big Data in Smart Grid[J].Automation of Electric Power Systems,2016,40(14):122-128. |
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| Authors: | WANG Dewen and YANG Liping |
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| Affiliation: | School of Control and Computer Engineering, North China Electric Power University, Baoding 071003, China and School of Control and Computer Engineering, North China Electric Power University, Baoding 071003, China |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | smart grid big data real-time stream condition monitoring anomaly detection sliding window |
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