電力設備狀態(tài)信息并行數據挖掘方法研究.pdf

1、電力設備是電力系統(tǒng)的基本組成部分,電力設備故障將直接影響智能電網的安全運行。電力設備故障診斷能夠確保電力系統(tǒng)正常的運行,而數據挖掘是實現電力設備故障診斷的關鍵技術。隨著智能電網建設的快速發(fā)展,智能電網中電力設備數量將會逐漸增加,電力設備產生的狀態(tài)信息數據量將會劇增。另外,電力設備診斷技術方法越來越成熟,設備故障診斷的智能化逐步提高。電力設備海量狀態(tài)信息的快速并行數據挖掘是當前智能電網中電力設備故障診斷與狀態(tài)評估領域需要解決的重要問題之一

2、。
　　本文以Hadoop技術作為基本技術架構,設計了一個基于云計算的智能電網電力設備故障診斷方案,可以為電力設備故障診斷與狀態(tài)評估領域提供高效的并行計算能力。針對單機環(huán)境下對海量電力設備狀態(tài)信息故障診斷速度慢、不能很好的適應智能電網環(huán)境下海量數據集的缺點,給出了基于MapReduce的樸素貝葉斯算法與 K-means算法的電力設備狀態(tài)信息并行數據挖掘方法,為電力設備故障診斷提供了一個并行計算途徑。
　　本文建立了一個基于H