基于云计算和优化kmeans的电力不良数据辨识

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2、ｎｓ的ｆｔ良数《ｉ力不本人郑重声明：此处所提交的硕±学位论文基于云计算和优化±学位期间独立进行研究工作，在华北电力大学攻读硕据辨识》，是本人在导师指导下研究所取得的成果。据本人巧知，论文中除已注明部分外不包含他人已发表或撰写过的已在文中Ｗ明确方式注明。本王作做出重要贡献的个人和集体，均成果。对本文的研究声明的法律结果将堯全由本人承担。作者签名円期；又口年３月／玉华北电力大学硕±学位论文使用授权书《基于云计算和优化ＫＭｅａｎｓ的电力不良数据辨识》系本人在华北电力大学攻读硕力大学所±学位期间在导师指导下完成的硕±学位论文。本论文的研究成果归华北电有，

3、本论文的研究内容不得Ｗ其它单位的名义发表。本人完全了解华北电力大学关于保存、使用学位论文的规定，同意学校保留并向有关部口送交论文的复印件和化子版本，、缩印或其他复制手段允许论文被查阅和借阅。本人授权华北电力大学，可Ｗ采用影印保存论文，可Ｗ公布论文的全部或部分内容。＂’本学位论文属于（请在レッ上相应方框内打少）：保密□，在年解密后适用本授权书不保密、／＾＾作者签名；日期：／＾年３月？州？导师签名：日期；么年３月？日国内图书分类号：TP399学校代码：10079国际图书分类号：004.02密级：公开专业硕士学位论文基于云计算和优化KMeans的电力

4、不良数据辨识硕士研究生：朱良导师：王保义教授申请学位：工程硕士学科：计算机科学与技术专业领域：计算机技术所在学院：控制与计算机工程学院答辩日期：2015年3月授予学位单位：华北电力大学ClassifiedIndex:TP399U.D.C:004.4ThesisfortheMasterDegreeThebaddataidentificationofpowersystembasedoncloudcomputingandimprovedKMeansCandidate：ZhuLiangSupervisor：Prof.BaoyiWangSchool：SchoolofControlandCom

5、puterEngineeringDateofDefence：March,2015Degree-Conferring-Institution：NorthChinaElectricPowerUniversity华北电力大学硕士学位论文摘要随着智能电网的迅速发展和电力信息的爆炸式增长，电力系统运行过程中会产生海量的数据，这些数据在产生和传输的过程中，容易受到各种因素的干扰而产生不良数据，如雷电、磁场、传输设备故障等，而电力系统状态估计最基本的要求就是基础数据必须得准确。由于数据是海量的，人工筛选的成本是非常高的，这就迫切需要一种新的解决方案。本文在研究了电力系统不良数据的特点后，给出先采

6、用数据挖掘的方式来解决筛选不良数据的方案，经过对传统KMeans的深入学习，并且对惯性权重优化粒子群算法的系统研究，给出了基于惯性权重优化后的粒子群方法改进传统KMeans的算法。整合后的算法有效解决了传统KMeans聚类方法无法高效确定聚类中心的问题，通过结合PSO算法所具有的快速确定粒子群中心的特点，使得算法本身更加高效和准确，并通过MATLAB仿真实验验证了它的可行性；然后针对电力系统需要处理的数据量大，传统算法计算效率低、耗时时间长的问题，研究了粒子群优化传统KMeans算法的并行化算法解决方案，并对整合后的算法应用Hadoop云计算技术，用Map函数实现PSO优化KMea

7、ns的改进方案，高效地解决了PSO优化KMeans在对海量数据进行运算时耗时时间长的难题；最后，进行Hadoop平台的实验验证，并进一步论证结果的有效性。本次实验所选用的数据集是基于IEEE-14节点的标准集形成的模拟数据，通过单机方式和云计算集群方式进行算法对比仿真实验，在实验室搭建的云计算集群上对给出的算法做性能测试，实验结果表明PSO优化KMeans的云计算模式优于传统算法，且具有较好的性能。关键字：云计算；粒子群算法；并行算法；KMeansI华北电力大学硕士学