【摘 要】
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针对目前智能电网状态监测与分析中面临的WAMS、SCADA、AMI等量测系统海量、多源、高速数据处理问题,提出一种海量终端的数据前置处理中间件技术,着重解决海量数据中目标信息
【机 构】
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电子科技大学成都学院,电子科技大学机械与电气工程学院
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2017YFB0902000),国家电网公司科技项目(521999180001)
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针对目前智能电网状态监测与分析中面临的WAMS、SCADA、AMI等量测系统海量、多源、高速数据处理问题,提出一种海量终端的数据前置处理中间件技术,着重解决海量数据中目标信息高效挖掘与处理器负载均衡问题。在前置数据处理中间件架构中设计了基于采样的目标信息数据并行挖掘算法,同时通过基于Map-Reduce并行计算模型及轮转算法思想均衡负载,以采样挖掘方式聚合数据内联关系,设计出单机多核并行数据挖掘策略。通过广域电网中海量PMU数据进行对比测试,结果表明文中提出的中间件技术可以有效的提高挖掘速度和多处理器负载
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