云技術(shù)在電力系統(tǒng)不良數(shù)據(jù)處理中的研究與應(yīng)用.pdf

1、大數(shù)據(jù)時代，電網(wǎng)運行產(chǎn)生的數(shù)據(jù)呈爆炸式增長，傳統(tǒng)的計算與存儲模式已逐漸無法適應(yīng)電力系統(tǒng)的需求。云計算技術(shù)作為一種具有超大規(guī)模、高可用性和高伸縮性等特性的海量數(shù)據(jù)處理新技術(shù)能夠用于解決該問題，并為新一代電力信息平臺的建設(shè)提供解決方案。本文著重針對云技術(shù)在電力系統(tǒng)不良數(shù)據(jù)辨識與修正領(lǐng)域的應(yīng)用展開了研究。
　　論文闡述了云技術(shù)與電力系統(tǒng)不良數(shù)據(jù)處理的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀，研究了批處理云計算框架Hadoop與實時云計算框架Storm的核心技術(shù)與

2、實現(xiàn)機(jī)理，在此基礎(chǔ)上，從數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)與拓?fù)淅碚搩蓚€方面設(shè)計了多種云計算下的不良數(shù)據(jù)處理算法。
　　數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)方面，提出了一種Hadoop下的分布式系統(tǒng)聚類算法用于數(shù)據(jù)預(yù)處理。通過將不良數(shù)據(jù)辨識問題轉(zhuǎn)化為二類分類問題，提出了一種基于支持向量機(jī)并采用滑動窗口機(jī)制的分布式不良數(shù)據(jù)處理算法，算法分為離線與在線兩個模式，離線模式采用Hadoop進(jìn)行分布式處理，首先對樣本數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類，對每個保留的類簇按時段劃分并分別訓(xùn)練SVM模型;在線模式

3、通過設(shè)置滑動窗口接收待辨識數(shù)據(jù)，采用對應(yīng)的SVM模型辨識壞數(shù)據(jù)并采用線性插值法對其進(jìn)行修正。
　　拓?fù)淅碚摲矫妫岢隽艘环NStorm下的針對全網(wǎng)有功功率的分布式不良數(shù)據(jù)處理算法。算法通過電路約束條件進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，在子網(wǎng)邊界處引入冗余信息使得Storm能夠?qū)γ總€子網(wǎng)進(jìn)行分布式計算，最后在母網(wǎng)層面整合計算從而實現(xiàn)全網(wǎng)數(shù)據(jù)辨識與修正。同時，提出了一種Storm下的分布式狀態(tài)估計算法。算法通過在聯(lián)絡(luò)線處引入虛擬節(jié)點并從虛擬節(jié)點處進(jìn)行子網(wǎng)分