[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
| 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： | 本发明公开了一种基于Spark技术的计量设备典型运行曲线评估方法及系统。目前的评估方法采用简单的可靠性分析手段，不具备计量设备运行数据隐藏价值的挖掘能力。本发明包括：基于HDFS的分布式运行数据存储；基于Spark并行计算框架的MLlib机器学习算法应用：基于海量的运行数据，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；基于可视化技术实现计量运行数据典型曲线聚类可视化。本发明通过对计量设备运行数据进行深度挖掘其隐藏价值，实现计量海量数据大应用；利用聚类分析方法，对计量设备运行结果进行典型曲线聚类分析，能够得到不同环境条件下计量设备整体的典型曲线运行趋势，为计量设备的研究提供重要的参考作用。 | ||
| 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 | ||
【主权项】：
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。
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