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發(fā)視頻ODPS平臺(tái)下的電力設(shè)備監(jiān)測(cè)大數(shù)據(jù)存儲(chǔ)
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計(jì)算性能是制約電力大數(shù)據(jù)應(yīng)用（基于大數(shù)據(jù)的故障診斷、預(yù)測(cè)等）的關(guān)鍵問題。利用分布式存儲(chǔ)、并行計(jì)算加速此類數(shù)據(jù)密集型應(yīng)用是目前較有效的手段。嘗試?yán)冒⒗镌崎_放數(shù)據(jù)處理服務(wù)（ ODPS）存儲(chǔ)并加速電力設(shè)備監(jiān)測(cè)大數(shù)據(jù)分析過程。以變壓器局部放電（PD）數(shù)據(jù)相位圖譜分析（PRPD）為例，提出了適合高采樣率、時(shí)序性強(qiáng)的局部放電信號(hào)數(shù)據(jù)存儲(chǔ)方法。采用ODPS擴(kuò)展MapReduce模型（ MR2）設(shè)計(jì)了“Map-Reduce-Reduce”方式的PD信號(hào)宏觀特征提取方法，提出了并行化PRPD分析算法（ ODPS-PRPD），實(shí)現(xiàn)了大量PD信號(hào)的并行基本參數(shù)提取、統(tǒng)計(jì)特征計(jì)算與放電類型識(shí)別。在實(shí)驗(yàn)室中構(gòu)造了4種放電模型并采集了大量PD信號(hào)，分別在ODPS平臺(tái)上和實(shí)驗(yàn)室自建的Hadoop平臺(tái)上進(jìn)行了性能評(píng)估和成本分析。實(shí)驗(yàn)分析和結(jié)果表明，ODPS-PRPD將大量的中間過程數(shù)據(jù)（PD譜圖數(shù)據(jù)等）一直保存在內(nèi)存中，相比自建Hadoop MapReduce平臺(tái)性能明顯提升，并在數(shù)據(jù)可靠性、服務(wù)可用性以及成本方面具有明顯優(yōu)勢(shì)。
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