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全新电力设备监测大数据分析方法宋亚奇,李莉,朱永利9787519821
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前言 章 电力设备监测大数据的特点和所面临的技术挑战 节 电力设备监测大数据的特点 第二节 电力设备监测数据存储和数据处理所面临的技术挑战 第三节 电力设备监测数据存储和数据处理的研究现状 参考文献 第二章 云计算与大数据处理技术 节 云计算与大数据的关系 第二节 大数据处理技术概述 参考文献 第三章 基于Hadoop的电力设备监测大数据存储与处理方法 节 监测大数据的存储和批量计算需求 第二节 Hadoop大数据处理技术 第三节 电力设备高速采样数据的Hadoop存储方法研究 第四节 Hadoop平台下电力设备监测数据的存储优化与并行分析 第五节 云平台下并行EEMD局部放电信号去噪方法研究 第六节 基于并行化半监督K-means聚类的电力设备状态评估 第七节 并行化分形维数特征提取与密度聚类划分 参考文献 第四章 基于Spark的电力设备监测大数据并行分析及其应用研究 节 Spark大数据处理技术 第二节 电力设备状态快速模式识别 参考文献 第五章 基于大数据计算服务的局部放电相位分析和模式识别 节 大数据环境下传统局部放电相位分析的局限 第二节 自建Hadoop存储系统的局限 第三节 大数据计算服务的存储模式和并行计算模型 第四节 并行化PD信号分析整体流程 第五节 数据预处理和数据上传 第六节 变压器局部放电数据的MaxCompute表存储方法 第七节 PD信号放电基本参数n-q-ψ并行提取算法 第八节 谱图构造和统计特征计算 第九节 并行化KNN局部放电类型识别 第十节 实验结果与分析 参考文献 第六章 基于Stream Compute的电力设备监测数据实时分析 参考文献 第七章 同步多通道的电力设备状态监测数据特征提取方法 节 同步多通道监测数据的多尺度分析研究的意义 第二节 同步多通道监测数据的多尺度分析研究现状 第三节 同步多通道监测数据的多尺度分析研究方案 参考文献 第八章 总结与展望 节 总结 第二节 展望
宋亚奇,华北电力大学电力系统及其自动化博士,阿里云大数据不错认讲师。主要研究方向为阿里云云计算技术、大数据处理技术以及云计算技术在电力系统中的应用。
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