基于spark的实时电力负荷统计与事件检测

基于spark的实时电力负荷统计与事件检测

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1、分类号学号M201371662学校代码10487密级硕士学位论文基于spark的实时电力负荷统计与事件检测学位申请人:袁玲学科专业:电子与通信工程指导教师:王非副教授答辩日期:2015年5月22日AThesisSubmittedinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringReal-TimeAnalysisandEventDetectionofPowerLoadBasedonSparkCandidate:YuanLingMajor:Electronic&CommunicationEngin

2、eeringSupervisor:AssociateProf.WangFeiHuazhongUniversityofScience&TechnologyWuhan430074,P.R.ChinaMay,2015独创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除文中已经标明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名:日期:年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学

3、位论文的规定,即:学校有权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,允许论文被查阅和借阅。本人授权华中科技大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。保密,在年解密后适用本授权书。本论文属于不保密。(请在以上方框内打“√”)学位论文作者签名:指导教师签名:日期:年月日日期:年月日华中科技大学硕士学位论文摘要近些年来,随着能源需求量的迅猛增长,节能成为当今迫切需要解决的问题并且吸引了越来越多的关注。电力系统中“节能”的技术与措施可以概括为降损节能和需求侧节能两类。需求侧节能旨在:通过相关技术手段,引

4、导用户进行合理用电,从而减少电力消耗和电力需求。比如根据详尽的用电量统计数据了解用电分布,合理安排用电;根据负荷投切事件了解电器的使用情况及负荷构成,减少不必要的电量消耗等。更细化的负荷数据信息有助于了解系统设备运行情况,排查设备故障,合理安排用电达到节能的效果。因此,对电力系统中负荷实时数据的分析具有很实用的市场价值。电力负荷分析在实际生产环境中已有应用。其中,绝大部分是在单机上采用离线或在线计算方式,时延较大,不具备可伸缩性,并行度不高。因此,在海量数据和高并发的场景下,现有的电力负荷分析系统优势不明显,不能满足良好的实时性要求。本文针对该问题,以实时计算和大数据为背景,对在高

5、性能分布式平台上进行电力负荷实时分析的解决方案进行了研究与探索。此外,本文把针对暂态高频数据的事件检测算法进行改进,使其能够适用于稳态低频电力负荷数据上的事件检测,并对改进的算法以实时计算方式实现。并行计算平台Spark基于内存计算,其流处理框架SparkStreaming为批处理与实时处理结合的准实时处理模型,能保证高容错性。此外,Spark可以部署在大量廉价硬件之上,形成集群,可伸缩性强。本文以Spark的流处理框架Streaming为平台,进行电力负荷实时统计分析与事件检测,探索在保证实时性要求和吞吐量的前提下的解决方案,最后测试功能的准确性。通过对比测试,比较传统离线分析与

6、在SparkStreaming上实时分析的性能。通过事件检测结果的对比,证明了改进后的事件检测算法比原CUSUM算法具有更高的准确性。关键词:实时计算;电力负荷分析;事件检测;Spark;I华中科技大学硕士学位论文AbstractInrecentyears,withtherapidgrowthofenergydemand,energyconservationhasbecomeanproblemneededtobesolvedurgentlyandhasattractedmoreandmoreattention.Theenergyconservationtechnologiesand

7、measuresinpowersystemcanbesummarizedastwosides:reducelossanddemandsidemanagement.DSMaimsto:bymeansofrelevanttechnology,guideusersforrationaluseofelectritythenreducepowerconsumptionanddemand.Suchas,withdetailedconsumptionstatisticswecang

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