[发明专利]基于Spark技术的计量设备典型运行曲线评估方法及系统在审

专利信息
申请号: 201810866008.4 申请日: 2018-08-01
公开(公告)号: CN109376132A 公开(公告)日: 2019-02-22
发明(设计)人: 许灵洁;郭鹏;陈骁;沈建良;张卫华;吕几凡;李航康;方良飞;严华江;何文林;楼平;韩中杰;魏泽民;范金玉 申请(专利权)人: 国网浙江省电力有限公司电力科学研究院;国网浙江省电力有限公司湖州供电公司;国网浙江省电力有限公司嘉兴供电公司;国家电网有限公司;国网信息通信产业集团有限公司;福建亿榕信息技术有限公司
主分类号: G06F16/182 分类号: G06F16/182;G06F16/26;G06F16/28
代理公司: 浙江翔隆专利事务所(普通合伙) 33206 代理人: 张建青
地址: 310014 浙江*** 国省代码: 浙江;33
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摘要:
搜索关键词: 计量设备 运行数据 典型曲线 聚类 聚类分析 运行曲线 挖掘 评估 计量 可靠性分析手段 不同环境条件 机器学习算法 分布式运行 可视化技术 并行计算 海量数据 离线计算 数据存储 运行结果 运行趋势 可视化 应用 参考 分析 研究
【权利要求书】:

1.基于Spark技术的计量设备典型运行曲线评估方法,其特征在于,包括步骤:

1)基于HDFS的分布式运行数据存储:通过构建虚拟情况下的HDFS分布式文件存储系统实现海量计量设备运行数据的统一规范存储,包含2个数据存储节点及1个管理节点;

2)基于Spark并行计算框架的MLlib机器学习算法应用:基于海量的计量设备运行数据,采用Spark离线计算的方式进行聚类挖掘分析,生成计量设备典型环境下运行的典型聚类曲线;

3)基于可视化技术实现计量运行数据典型曲线聚类可视化。

2.根据权利要求1所述的计量设备典型运行曲线评估方法,其特征在于,步骤1)中,选择应用点的计量设备,基于MOBUS协议读取运行环境、比差和电能数据进行关系型数据库写入操作,通过Sqoop进行各个应用点数据整合,实现从关系型数据库到HDFS分布式文件存储系统的转换统一存储。

3.根据权利要求1所述的计量设备典型运行曲线评估方法,其特征在于,所述的步骤2)具体包括:

21)构建海量计量设备运行数据的HDFS分布式存储数据库,为典型曲线的聚类计算提供数据;

22)实例化RDD对象并建立基于聚类算法的计量曲线提取模式;

23)构建spark聚类任务运算机制。

4.根据权利要求3所述的计量设备典型运行曲线评估方法,其特征在于,所述步骤22)中,

基于Spark并行计算框架实例化聚类分析所需的计量设备运行数据成为RDD对象,RDD为弹性分布式数据集,是分布式内存的对象,将数据保存在内存中且能极大地提高运算中间结果读写性能;MLlib提供聚类的算法,将计量设备运行数据以环境区间范围为单位,将每个类别的时间点数据进行24点聚类分析,进而计算其日典型运行曲线。

5.根据权利要求3所述的计量设备典型运行曲线评估方法,其特征在于,所述步骤23)中,所述的运算机制包括MLlib聚类算法和RDD对象任务分解计算与汇总输出。

6.根据权利要求1所述的计量设备典型运行曲线评估方法,其特征在于,所述步骤3)的具体内容如下:计量设备典型运行曲线图以X轴为时间坐标,Y轴为相对数坐标;相对数即最高值作为1,相应的其它时间点的运行数据值与最高值的比值,得到Y轴的数值。

7.基于Spark技术的计量设备典型运行曲线评估系统,其特征在于,包括数据存储模块、Spark聚类计算模块和可视化模块;

数据存储模块:通过构建虚拟情况下的HDFS分布式文件存储系统实现海量计量设备运行数据的统一规范存储,包含2个数据存储节点及1个管理节点;

Spark聚类计算模块:基于海量的计量设备运行数据,采用Spark离线计算的方式进行聚类挖掘分析,生成计量设备典型环境下运行的典型聚类曲线;

可视化模块:基于可视化技术实现计量运行数据典型曲线聚类可视化。

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