电力设备状态信息并行数据挖掘方法研究

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1、硕士学位论文电力设备状态信息并行数据挖掘方法研究TheResearchofParallelFaultDiagnosisMethodofConditionInformationofElectricPowerEquipment刘晓建2013年12月国内图书分类号：TP399国际图书分类号：004.4学校代码：10079密级：公开硕士学位论文电力设备状态信息并行数据挖掘方法研究硕士研究生：刘晓建导师：王德文申请学位：工学硕士学专科：计算机科学与技术业：计算机应用技术所在学院：控制与计算机工程学院答辩日期：2014年3月授予学位单位：华

2、北电力大学ClassifiedIndex:TP399U.D.C:004.4ThesisfortheMasterDegreeTheResearchofParallelFaultDiagnosisMethodofConditionInformationofElectricPowerEquipmentCandidate：Supervisor：LiuXiaojianWangDewenSchool：SchoolofControlandComputerEngineeringDateofDefence：March,2014Degree-C

3、onferring-Institution：NorthChinaElectricPowerUniversity华北电力大学硕士学位论文原创性声明本人郑重声明：此处所提交的硕士学位论文《电力设备状态信息并行数据挖掘方法研究》，是本人在导师指导下，在华北电力大学攻读硕士学位期间独立进行研究工作所取得的成果。据本人所知，论文中除已注明部分外不包含他人已发表或撰写过的研究成果。对本文的研究工作做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。作者签名：日期：年月日华北电力大学硕士学位论文使用授权书《

4、电力设备状态信息并行数据挖掘方法研究》系本人在华北电力大学攻读硕士学位期间在导师指导下完成的硕士学位论文。本论文的研究成果归华北电力大学所有，本论文的研究内容不得以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，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版本，同意学校将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，允许论文被查阅和借阅。本人授权华北电力大学，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、可以公布论文的全部或部分内容。本学位论文属于（请在以下相应方框内打“√”）：保密□，在不保密□年

5、解密后适用本授权书作者签名：导师签名：日期：日期：年年月月日日华北电力大学硕士学位论文摘要电力设备是电力系统的基本组成部分，电力设备故障将直接影响智能电网的安全运行。电力设备故障诊断能够确保电力系统正常的运行，而数据挖掘是实现电力设备故障诊断的关键技术。随着智能电网建设的快速发展，智能电网中电力设备数量将会逐渐增加，电力设备产生的状态信息数据量将会剧增。另外，电力设备诊断技术方法越来越成熟，设备故障诊断的智能化逐步提高。电力设备海量状态信息的快速并行数据挖掘是当前智能电网中电力设备故障诊断与状态评估领域需要解决的重要问题之一

6、。本文以Hadoop技术作为基本技术架构，设计了一个基于云计算的智能电网电力设备故障诊断方案，可以为电力设备故障诊断与状态评估领域提供高效的并行计算能力。针对单机环境下对海量电力设备状态信息故障诊断速度慢、不能很好的适应智能电网环境下海量数据集的缺点，给出了基于MapReduce的朴素贝叶斯算法与K-means算法的电力设备状态信息并行数据挖掘方法，为电力设备故障诊断提供了一个并行计算途径。本文建立了一个基于Hadoop电力设备状态信息并行故障诊断实验平台，进行了以海量变压器DGA数据为例的电力设备并行故障诊断实验。实验表明并行故障诊

7、断算法的执行时间相对于传统单机环境下诊断速度快，并且实验中Hadoop集群显示出了优良的加速比性能，能够适合智能电网环境下对海量电力设备状态信息快速故障诊断的要求。关键词：智能电网；电力设备状态信息；并行数据挖掘；故障诊断；MapReduceI华北电力大学硕士学位论文AbstractElectricalequipmentisthefundamentalcomponentofthepowersystem,andthefaultsofelectricalequipmentwillaffectthesafeoperationofthesma

8、rtgrid.Faultdiagnosisofelectricpowerequipmentcanensurenormaloperationofpowersystem,anddataminingisthekeytechno