基于Spark的输变电线路实时故障监测研究

• 作者: 吕俊涛 张晓星 张月 朱季骐 白德盟 陈建峡
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 实时大数据 输变电线路 故障监测 分布式迭代自组织数据分析算法(ISODATA) 分布式模糊k最近邻分类算法(KNN)
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 工程与应用
• 页码范围: 265-270
• 页数: 6页
• 分类号: TM715
• 字数: 4726字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1609-0025

摘要

输变电线路状态监测数据是智能电网中数据量很大的一部分,不仅包括在线的状态监测数据,还包括设备的基本信息、实验数据、缺陷记录等,在数据处理的可靠性和实时性方面的要求都很高.根据实际应用中输变电线路的故障类型,设计并实现了输变电线路实时数据故障监测模型.其中,利用高效处理实时数据的Spark系统,研发出基于Spark的分布式ISODATA和模糊KNN大数据分析算法,与单机KNN算法相比,在时间性能上提高了70.75%效率,具有明显的计算效率优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈建峡	湖北工业大学计算机学院	34	154	8.0	11.0
2	吕俊涛	国网山东省电力公司电力科学研究院	9	63	2.0	7.0
3	白德盟	国网山东省电力公司电力科学研究院	4	11	2.0	3.0
4	张晓星	武汉大学电气工程学院	28	64	3.0	8.0
5	张月	湖北工业大学计算机学院	3	8	2.0	2.0
6	朱季骐	湖北工业大学计算机学院	2	2	1.0	1.0