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基于Spark/Shark的电力大数据集中管控系统设计
1
作者
苏蕊
闫润珍
王琼
《自动化技术与应用》
2021年第9期33-38,共6页
为提高供电系统运行效率,准确掌握电网可靠程度,本文提出基于Spark/Shark的电力大数据集中管控系统。根据电力大数据数据量大、价值密度低、种类多等特性,分析数据集成难点问题。将Spark/Shark作为管控系统核心架构,构建系统平台整体框...
为提高供电系统运行效率,准确掌握电网可靠程度,本文提出基于Spark/Shark的电力大数据集中管控系统。根据电力大数据数据量大、价值密度低、种类多等特性,分析数据集成难点问题。将Spark/Shark作为管控系统核心架构,构建系统平台整体框架,确定数据采集时间、响应时间等性能。利用灰类熵权法建立评价矩阵,评估大数据质量,去除冗余数据,减轻系统负担。分别从故障报警、电力负荷管理、综合业务分析等方面完成电力大数据集中管控系统设计。仿真实验表明,该系统可以提高系统吞吐量,减少响应延时,能够为用户提供更好服务。
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关键词
电力大数据
集中管控系统
灰类熵权法
冗余数据
评价矩阵
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职称材料
题名
基于Spark/Shark的电力大数据集中管控系统设计
1
作者
苏蕊
闫润珍
王琼
机构
国网甘肃省电力公司信息通信公司
出处
《自动化技术与应用》
2021年第9期33-38,共6页
文摘
为提高供电系统运行效率,准确掌握电网可靠程度,本文提出基于Spark/Shark的电力大数据集中管控系统。根据电力大数据数据量大、价值密度低、种类多等特性,分析数据集成难点问题。将Spark/Shark作为管控系统核心架构,构建系统平台整体框架,确定数据采集时间、响应时间等性能。利用灰类熵权法建立评价矩阵,评估大数据质量,去除冗余数据,减轻系统负担。分别从故障报警、电力负荷管理、综合业务分析等方面完成电力大数据集中管控系统设计。仿真实验表明,该系统可以提高系统吞吐量,减少响应延时,能够为用户提供更好服务。
关键词
电力大数据
集中管控系统
灰类熵权法
冗余数据
评价矩阵
Keywords
power big data
centralized management and control system
grey entropy weight method
redundant data
evaluation matrix
分类号
TP392 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于Spark/Shark的电力大数据集中管控系统设计
苏蕊
闫润珍
王琼
《自动化技术与应用》
2021
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