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传统数据处理方法采用抑制量测误差方法改变权值,但增加了迭代次数,导致迭代总应用时间过长。为解决这一问题,提出基于大数据技术Spark的配网运维数据处理方法。先采用大数据技术Spark评估配网运维数据,再设计数据处理环节,运维数据经过HDFS、数据添加、数据清洗、数据合并、数据类型管理处理后,即可投入使用。在应用实例分析中,随机抽取10个配网运维数据,完成本次实验。实验结果表明,设计的基于大数据技术Spark的配网运维数据处理方法迭代总应用时间相比传统数据处理方法少26%。由此证明,该方法符合设计需求。 相似文献
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为提高低压直流配电网故障检测及故障定位的精度,提出一种新的基于故障允通能量的直流配电网故障定位策略。首先,构建了描述直流故障暂态过程中故障能量的数学模型,用于分析远程变流器对故障定位精度的影响。其次,利用本地电压和电流以及计算的暂态故障允通能量,实现对故障位置的初步预测。最后,通过搭建低压直流测试网络进行了实验验证。实验结果表明,所提方法能够有效降低噪声影响且不受低压直流馈线换流器的电压和电流影响。 相似文献
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